Swin Small Patch4 Window7 224

🚀 Swin Transformer (小型模型)

Swin Transformer是在分辨率為224x224的ImageNet - 1k數據集上訓練的模型。它為圖像分類和密集識別任務提供了強大的支持，能有效處理圖像數據。

🚀 快速開始

Swin Transformer模型可用於圖像分類任務。你可以使用原始模型進行圖像分類，也可以在模型中心查找針對你感興趣的任務進行微調的版本。

以下是使用該模型將COCO 2017數據集中的圖像分類為1000個ImageNet類別之一的示例代碼：

from transformers import AutoFeatureExtractor, SwinForImageClassification
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("microsoft/swin-small-patch4-window7-224")
model = SwinForImageClassification.from_pretrained("microsoft/swin-small-patch4-window7-224")

inputs = feature_extractor(images=image, return_tensors="pt")
outputs = model(**inputs)
logits = outputs.logits
# 模型預測1000個ImageNet類別之一
predicted_class_idx = logits.argmax(-1).item()
print("Predicted class:", model.config.id2label[predicted_class_idx])

更多代碼示例請參考文檔。

✨ 主要特性

• 分層特徵映射：Swin Transformer通過在更深的層中合併圖像塊（灰色部分）來構建分層特徵映射。
• 線性計算複雜度：由於僅在每個局部窗口（紅色部分）內計算自注意力，它對輸入圖像大小具有線性計算複雜度。這使得它能夠作為圖像分類和密集識別任務的通用主幹網絡。
• 對比優勢：與之前的視覺Transformer相比，它能產生不同分辨率的特徵映射，且避免了全局自注意力計算帶來的二次計算複雜度。

來源

💻 使用示例

基礎用法

from transformers import AutoFeatureExtractor, SwinForImageClassification
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("microsoft/swin-small-patch4-window7-224")
model = SwinForImageClassification.from_pretrained("microsoft/swin-small-patch4-window7-224")

inputs = feature_extractor(images=image, return_tensors="pt")
outputs = model(**inputs)
logits = outputs.logits
# 模型預測1000個ImageNet類別之一
predicted_class_idx = logits.argmax(-1).item()
print("Predicted class:", model.config.id2label[predicted_class_idx])

📚 詳細文檔

預期用途和限制

你可以使用原始模型進行圖像分類。若想獲取針對特定任務微調的版本，可訪問模型中心進行查找。

BibTeX引用和引用信息

@article{DBLP:journals/corr/abs-2103-14030,
  author    = {Ze Liu and
               Yutong Lin and
               Yue Cao and
               Han Hu and
               Yixuan Wei and
               Zheng Zhang and
               Stephen Lin and
               Baining Guo},
  title     = {Swin Transformer: Hierarchical Vision Transformer using Shifted Windows},
  journal   = {CoRR},
  volume    = {abs/2103.14030},
  year      = {2021},
  url       = {https://arxiv.org/abs/2103.14030},
  eprinttype = {arXiv},
  eprint    = {2103.14030},
  timestamp = {Thu, 08 Apr 2021 07:53:26 +0200},
  biburl    = {https://dblp.org/rec/journals/corr/abs-2103-14030.bib},
  bibsource = {dblp computer science bibliography, https://dblp.org}
}

📄 許可證

本模型採用Apache - 2.0許可證。

信息表格

免責聲明

發佈Swin Transformer的團隊未為此模型編寫模型卡片，此模型卡片由Hugging Face團隊編寫。