Vit Large Patch16 224

🚀 視覺變換器（大型模型）

視覺變換器（ViT）是一種基於Transformer架構的圖像識別模型，它在大規模圖像數據上進行預訓練，然後在特定任務上進行微調，能夠有效提取圖像特徵，用於圖像分類等下游任務。

🚀 快速開始

視覺變換器（ViT）是一個基於Transformer編碼器的模型（類似BERT），它在大規模圖像數據集上進行有監督預訓練，即ImageNet - 21k（包含1400萬張圖像和21843個類別），分辨率為224x224像素。之後，該模型在ImageNet（也稱為ILSVRC2012，包含100萬張圖像和1000個類別）上進行微調，分辨率同樣為224x224。

✨ 主要特性

• 預訓練與微調：在ImageNet - 21k上預訓練，再在ImageNet上微調，能學習到圖像的內在表示，可用於下游任務特徵提取。
• 圖像輸入處理：將圖像分割成固定大小的圖像塊（分辨率16x16），線性嵌入後添加[CLS]標記用於分類任務，並添加絕對位置嵌入。
• 下游任務應用：可在預訓練編碼器上添加線性層，訓練標準分類器用於圖像分類。

📦 安裝指南

文檔未提及安裝步驟，此部分跳過。

💻 使用示例

基礎用法

from transformers import ViTFeatureExtractor, ViTForImageClassification
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 = ViTFeatureExtractor.from_pretrained('google/vit-large-patch16-224')
model = ViTForImageClassification.from_pretrained('google/vit-large-patch16-224')
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])

高級用法

目前文檔未提及高級用法相關代碼，此部分暫不展示。

📚 詳細文檔

模型描述

視覺變換器（ViT）是一個基於Transformer編碼器的模型（類似BERT），它在大規模圖像數據集上進行有監督預訓練，即ImageNet - 21k（包含1400萬張圖像和21843個類別），分辨率為224x224像素。之後，該模型在ImageNet（也稱為ILSVRC2012，包含100萬張圖像和1000個類別）上進行微調，分辨率同樣為224x224。

圖像以固定大小的圖像塊序列（分辨率16x16）的形式輸入到模型中，並進行線性嵌入。同時，在序列開頭添加一個[CLS]標記，用於分類任務。在將序列輸入到Transformer編碼器層之前，還會添加絕對位置嵌入。

通過預訓練，模型學習到圖像的內在表示，可用於提取對下游任務有用的特徵。例如，如果你有一個帶標籤的圖像數據集，可以在預訓練編碼器上添加一個線性層，訓練一個標準分類器。通常，會在線性層之上添加一個線性層，因為[CLS]標記的最後一個隱藏狀態可以看作是整個圖像的表示。

預期用途和限制

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

訓練數據

ViT模型在ImageNet - 21k上進行預訓練，該數據集包含1400萬張圖像和21000個類別；並在ImageNet上進行微調，該數據集包含100萬張圖像和1000個類別。

訓練過程

預處理

訓練/驗證期間圖像預處理的確切細節可以在此處找到。

圖像被調整大小/縮放至相同的分辨率（224x224），並在RGB通道上進行歸一化，均值為(0.5, 0.5, 0.5)，標準差為(0.5, 0.5, 0.5)。

預訓練

該模型在TPUv3硬件（8核）上進行訓練。所有模型變體均以4096的批量大小和10000步的學習率預熱進行訓練。對於ImageNet，作者發現額外應用全局範數為1的梯度裁剪是有益的。預訓練分辨率為224。

評估結果

關於幾個圖像分類基準的評估結果，請參考原論文的表2和表5。請注意，對於微調，在更高的分辨率（384x384）下可獲得最佳結果。當然，增加模型大小會提高性能。

BibTeX引用和引用信息

@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。

⚠️ 重要提示

目前，特徵提取器和模型均支持PyTorch。Tensorflow和JAX/FLAX即將支持，並且ViTFeatureExtractor的API可能會發生變化。

💡 使用建議

若需進行圖像分類任務，可先參考模型中心的微調版本，選擇適合自己任務的模型進行使用。