Swin Small Patch4 Window7 224

🚀 Swin Transformer (小型模型)

Swin Transformer是在分辨率为224x224的ImageNet - 1k数据集上训练的模型。它为图像分类和密集识别任务提供了强大的支持，能有效处理图像数据。

🚀 快速开始

Swin Transformer模型可用于图像分类任务。你可以使用原始模型进行图像分类，也可以在模型中心查找针对你感兴趣的任务进行微调的版本。

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

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

更多代码示例请参考文档。

✨ 主要特性

• 分层特征映射：Swin Transformer通过在更深的层中合并图像块（灰色部分）来构建分层特征映射。
• 线性计算复杂度：由于仅在每个局部窗口（红色部分）内计算自注意力，它对输入图像大小具有线性计算复杂度。这使得它能够作为图像分类和密集识别任务的通用主干网络。
• 对比优势：与之前的视觉Transformer相比，它能产生不同分辨率的特征映射，且避免了全局自注意力计算带来的二次计算复杂度。

来源

💻 使用示例

基础用法

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

📚 详细文档

预期用途和限制

你可以使用原始模型进行图像分类。若想获取针对特定任务微调的版本，可访问模型中心进行查找。

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}
}

📄 许可证

本模型采用Apache - 2.0许可证。

信息表格

免责声明

发布Swin Transformer的团队未为此模型编写模型卡片，此模型卡片由Hugging Face团队编写。