Convnext Base 224

🚀 ConvNeXT（基础尺寸模型）

ConvNeXT是一个在图像分类领域表现出色的模型。它基于卷积神经网络架构，借鉴了视觉Transformer的设计理念，在ImageNet - 1k数据集上进行训练，能够对图像进行高效准确的分类。

🚀 快速开始

ConvNeXT是一个纯卷积模型（ConvNet），它受到视觉Transformer设计的启发，宣称性能优于视觉Transformer。作者从ResNet出发，以Swin Transformer为灵感对其设计进行了“现代化”改造。

✨ 主要特性

• 受视觉Transformer启发，对传统卷积网络设计进行现代化改造。
• 在ImageNet - 1k数据集上以224x224分辨率进行训练。
• 宣称在性能上优于视觉Transformer。

📦 安装指南

文档未提及具体安装步骤，可参考相关库（如transformers、torch、datasets）的官方安装说明进行安装。

💻 使用示例

基础用法

以下是如何使用该模型将COCO 2017数据集中的图像分类为1000个ImageNet类别之一的示例：

from transformers import ConvNextImageProcessor, ConvNextForImageClassification
import torch
from datasets import load_dataset

dataset = load_dataset("huggingface/cats-image")
image = dataset["test"]["image"][0]

processor = ConvNextImageProcessor.from_pretrained("facebook/convnext-base-224")
model = ConvNextForImageClassification.from_pretrained("facebook/convnext-base-224")

inputs = processor(image, return_tensors="pt")

with torch.no_grad():
    logits = model(**inputs).logits

# 模型预测1000个ImageNet类别之一
predicted_label = logits.argmax(-1).item()
print(model.config.id2label[predicted_label]),

更多示例

更多代码示例，请参考文档。

📚 详细文档

预期用途和限制

可以使用原始模型进行图像分类。请查看模型中心，以查找针对你感兴趣的任务进行微调的版本。

引用信息

@article{DBLP:journals/corr/abs-2201-03545,
  author    = {Zhuang Liu and
               Hanzi Mao and
               Chao{-}Yuan Wu and
               Christoph Feichtenhofer and
               Trevor Darrell and
               Saining Xie},
  title     = {A ConvNet for the 2020s},
  journal   = {CoRR},
  volume    = {abs/2201.03545},
  year      = {2022},
  url       = {https://arxiv.org/abs/2201.03545},
  eprinttype = {arXiv},
  eprint    = {2201.03545},
  timestamp = {Thu, 20 Jan 2022 14:21:35 +0100},
  biburl    = {https://dblp.org/rec/journals/corr/abs-2201-03545.bib},
  bibsource = {dblp computer science bibliography, https://dblp.org}
}

📄 许可证

本模型采用Apache - 2.0许可证。

免责声明

发布ConvNeXT的团队并未为此模型编写模型卡片，此模型卡片由Hugging Face团队编写。

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