# CSATv2

**الفئة:** هجينة · **الكود:** [`timm/models/csatv2.py`](https://github.com/huggingface/pytorch-image-models/blob/main/timm/models/csatv2.py) · **الهندسات:** 2 · **الأوزان المُسبقة التدريب:** 3 (0 منها بنتائج ImageNet-1k)

CSATv2 هو نموذج رؤية في مجال الترددات يعمل على تحويلات DCT للصورة المدخلة، مع انتباه مكاني.

## الأوراق البحثية

لا تشير سلسلة توثيق الوحدة إلى أي أوراق بحثية.

## الاستخدام

راجع [البدء السريع](../quickstart) لتحميل الأوزان المُسبقة التدريب ومعالجة الصور مسبقًا وضبط الدقة، وراجع [استخراج الميزات](../feature_extraction) لاستخدام النماذج كعمود فقري.

```py
>>> import timm
>>> model = timm.create_model('csatv2.r512_in1k', pretrained=True)
>>> data_config = timm.data.resolve_model_data_config(model)
```

## دعم واجهة برمجة التطبيقات للنماذج

| ميزة | `CSATv2` |
|---|---|
| خرائط الميزات [`features_only=True`](../model_api#intermediate-features) | ✓ (خطوات 8، 16، 32، 64) |
| [`forward_intermediates()`](../model_api#intermediate-features) | ✓ |
| [`prune_intermediate_layers()`](../model_api#intermediate-features) | ✓ |
| [أي حجم إدخال، دون الحاجة إلى أي تغييرات](../model_api#input-size) | ✓ |
| [`set_input_size()`](../model_api#input-size) | – |
| [`dynamic_img_size=True`](../model_api#input-size) | – |
| [`set_grad_checkpointing()`](../model_api#training-hooks) | ✓ |
| [تلاشي معدل التعلم على مستوى الطبقات (`group_matcher()`)](../model_api#training-hooks) | ✗ |
| [`reset_classifier()`](../model_api#classifier) | ✓ |

✓ مدعوم، ✓ (مربع) يعمل مع الأحجام المربعة فقط، ✗ غير مدعوم، – غير مطلوب (يقبل النموذج بالفعل أي حجم إدخال). تم التحقق من ذلك بتشغيل كل ميزة على نموذج مُهيأ عشوائيًا (`CSATv2` مع `csatv2` عند 256)، ومن المتوقع أن تتصرف البنى المعمارية الأخرى من نفس الفئة بنفس الطريقة. راجع صفحة [Model API](../model_api) للتفاصيل.

## البنى

| البنية | المعاملات (مليون) | GMACs | حجم الإدخال | الأوزان المُسبقة التدريب |
|---|---:|---:|---:|---:|
| `csatv2` | 11.10 | 1.39 | 512 | 1 |
| `csatv2_21m` | 20.70 | 4.72 | 640 | 2 |

تُقدَّم قيم GMACs وعدد المعاملات لحجم المدخلات الافتراضي والتصنيف الخاص بكل معمارية، وذلك استنادًا إلى [نتائج الاختبارات المرجعية](https://github.com/huggingface/pytorch-image-models/tree/main/results).

## الأوزان المُسبقة التدريب

Top-1 هو دقة التحقق على ImageNet-1k من [`results-imagenet.csv`](https://github.com/huggingface/pytorch-image-models/blob/main/results/results-imagenet.csv) عند حجم التقييم المذكور، - إذا لم يكن للوزن نتيجة على ImageNet-1k (مثل أوزان ما قبل التدريب أو أوزان الصورة-النص). Classes هو حجم المصنِّف المُدرَّب مسبقًا، ولا يوجد شيء للأوزان التي لا تحتوي على مصنِّف.

| الوزن | حجم الإدخال | أعلى 1 (%) | حجم التقييم | فئات | رخصة | المركز |
|---|---:|---:|---:|---:|---|---|
| `csatv2.r512_in1k` | 512 | - | - | 1000 | - | [timm](https://huggingface.co/timm/csatv2.r512_in1k) |
| `csatv2_21m.sw_r512_in1k` | 512 | - | - | 1000 | - | [timm](https://huggingface.co/timm/csatv2_21m.sw_r512_in1k) |
| `csatv2_21m.sw_r640_in1k` | 640 | - | - | 1000 | - | [timm](https://huggingface.co/timm/csatv2_21m.sw_r640_in1k) |