Deit Base Distilled Patch16 384

🚀 蒸餾數據高效圖像Transformer（基礎大小模型）

Distilled Data-efficient Image Transformer（DeiT）模型在分辨率為224x224的情況下進行預訓練，並在ImageNet - 1k（100萬張圖像，1000個類別）上以384x384的分辨率進行微調。該模型由Touvron等人在論文 Training data-efficient image transformers & distillation through attention 中首次提出，並首次在 此倉庫 中發佈。不過，其權重是由Ross Wightman從 timm倉庫 轉換而來。

⚠️ 重要提示 發佈DeiT的團隊並未為此模型編寫模型卡片，此模型卡片由Hugging Face團隊編寫。

✨ 主要特性

• 該模型是一個蒸餾視覺Transformer（ViT），除了類別標記外，還使用蒸餾標記，能在預訓練和微調期間有效地從教師模型（CNN）中學習。
• 蒸餾標記通過反向傳播學習，通過自注意力層與類別（[CLS]）和補丁標記進行交互。
• 模型將圖像表示為固定大小的補丁序列（分辨率為16x16），並進行線性嵌入。

🚀 快速開始

你可以使用原始模型進行圖像分類。可查看 模型中心 以尋找針對你感興趣的任務進行微調的版本。

📦 安裝指南

文檔未提及安裝步驟，可參考相關依賴庫的官方文檔進行安裝，如transformers、PIL、requests等。

💻 使用示例

基礎用法

以下是如何使用此模型將COCO 2017數據集中的圖像分類為1000個ImageNet類別之一的示例：

from transformers import AutoFeatureExtractor, DeiTForImageClassificationWithTeacher
from PIL import Image
import requests
url = 'http://images.cocodataset.org/val2017/000000039769.jpg'
image = Image.open(requests.get(url, stream=True).raw)
feature_extractor = AutoFeatureExtractor.from_pretrained('facebook/deit-base-distilled-patch16-384')
model = DeiTForImageClassificationWithTeacher.from_pretrained('facebook/deit-base-distilled-patch16-384')
inputs = feature_extractor(images=image, return_tensors="pt")
outputs = model(**inputs)
logits = outputs.logits
# model predicts one of the 1000 ImageNet classes
predicted_class_idx = logits.argmax(-1).item()
print("Predicted class:", model.config.id2label[predicted_class_idx])

💡 使用建議 目前，特徵提取器和模型都支持PyTorch，Tensorflow和JAX/FLAX即將支持。

📚 詳細文檔

模型描述

此模型是一個蒸餾視覺Transformer（ViT）。除了類別標記外，它使用蒸餾標記，以便在預訓練和微調期間有效地從教師模型（CNN）中學習。蒸餾標記通過反向傳播學習，通過自注意力層與類別（[CLS]）和補丁標記進行交互。圖像以固定大小的補丁序列（分辨率為16x16）的形式呈現給模型，並進行線性嵌入。

預期用途和限制

你可以使用原始模型進行圖像分類。查看 模型中心 以尋找針對你感興趣的任務進行微調的版本。

訓練數據

該模型在 ImageNet - 1k 上進行預訓練和蒸餾微調，這是一個包含100萬張圖像和1000個類別的數據集。

訓練過程

預處理

訓練/驗證期間圖像預處理的確切細節可在 此處 找到。在推理時，圖像會被調整大小/重新縮放至相同的分辨率（438x438），在384x384處進行中心裁剪，並使用ImageNet的均值和標準差在RGB通道上進行歸一化。

預訓練

該模型在單個8-GPU節點上訓練了3天。預訓練分辨率為224。有關所有超參數（如批量大小和學習率），請參考原始論文的表9。

評估結果

需要注意的是，對於微調，使用更高的分辨率（384x384）可獲得最佳結果。當然，增加模型大小會提高性能。

BibTeX引用

@misc{touvron2021training,
      title={Training data-efficient image transformers & distillation through attention}, 
      author={Hugo Touvron and Matthieu Cord and Matthijs Douze and Francisco Massa and Alexandre Sablayrolles and Hervé Jégou},
      year={2021},
      eprint={2012.12877},
      archivePrefix={arXiv},
      primaryClass={cs.CV}
}

@misc{wu2020visual,
      title={Visual Transformers: Token-based Image Representation and Processing for Computer Vision}, 
      author={Bichen Wu and Chenfeng Xu and Xiaoliang Dai and Alvin Wan and Peizhao Zhang and Zhicheng Yan and Masayoshi Tomizuka and Joseph Gonzalez and Kurt Keutzer and Peter Vajda},
      year={2020},
      eprint={2006.03677},
      archivePrefix={arXiv},
      primaryClass={cs.CV}
}

@inproceedings{deng2009imagenet,
  title={Imagenet: A large-scale hierarchical image database},
  author={Deng, Jia and Dong, Wei and Socher, Richard and Li, Li-Jia and Li, Kai and Fei-Fei, Li},
  booktitle={2009 IEEE conference on computer vision and pattern recognition},
  pages={248--255},
  year={2009},
  organization={Ieee}
}

📄 許可證

本項目採用Apache - 2.0許可證。