timm documentation

Visformer

You are viewing main version, which requires installation from source. If you'd like regular pip install, checkout the latest stable version (v1.0.31).
Hugging Face's logo
Join the Hugging Face community

and get access to the augmented documentation experience

to get started

Visformer

Kategori: Hibrit · Kod: timm/models/visformer.py · Mimariler: 2 · Önceden eğitilmiş ağırlıklar: 2 (2 tanesi ImageNet-1k sonuçlarıyla)

Visformer (Vision-friendly Transformer), transformer mimarisini konvolüsyonel bir tasarıma doğru dönüştürür; erken aşamalarda konvolüsyonel bloklar, sonraki aşamalarda ise öz-dikkat kullanır.

Makaleler

Kullanım

Önceden eğitilmiş ağırlıkları yükleme, görüntü ön işleme ve ince ayar için Hızlı Başlangıç bölümüne, modelleri omurga olarak kullanmak için ise Özellik Çıkarımı bölümüne bakın.

>>> import timm
>>> model = timm.create_model('visformer_small.in1k', pretrained=True)
>>> data_config = timm.data.resolve_model_data_config(model)

Model API desteği

ÖzellikVisformer
features_only=True özellik haritaları✓ (adım 8, 16, 32)
forward_intermediates()✓
prune_intermediate_layers()✓
Herhangi bir giriş boyutu, değişiklik gerekmez✗
set_input_size()✗
dynamic_img_size=True✗
set_grad_checkpointing()✓
Katman bazlı LR azaltma (group_matcher())✓
reset_classifier()✓

✓ destekleniyor, ✓ (kare) yalnızca kare boyutlarda çalışır, ✗ desteklenmiyor, – gerekli değil (model zaten herhangi bir giriş boyutunu kabul eder). Her özellik, rastgele başlatılmış bir model üzerinde çalıştırılarak kontrol edilir (Visformer için visformer_tiny, 224 boyutunda); aynı sınıfın diğer mimarilerinin de aynı şekilde davranması beklenir. Ayrıntılar için Model API sayfasına bakın.

Mimariler

MimariParametreler (M)GMAC'larGirdi boyutuÖnceden eğitilmiş ağırlıklar
visformer_small40.224.882241
visformer_tiny10.321.272241

GMAC'lar ve parametre sayıları, her mimarinin varsayılan giriş boyutu ve sınıflandırıcısı içindir ve benchmark sonuçlarından alınmıştır.

Önceden eğitilmiş ağırlıklar

Top-1, belirtilen değerlendirme boyutunda results-imagenet.csv dosyasındaki ImageNet-1k doğrulama doğruluğudur; ağırlığın ImageNet-1k sonucu yoksa (ör. ön eğitim veya görsel-metin ağırlıkları) bu değer "-" olarak gösterilir. Classes, ön eğitilmiş sınıflandırıcının boyutudur; sınıflandırıcısı olmayan ağırlıklar için bu değer "none"dur.

AğırlıkGirdi boyutuEn iyi 1 (%)Değerlendirme boyutuSınıflarLisansHub
visformer_small.in1k22482.0922241000apache-2.0timm
visformer_tiny.in1k22478.1602241000apache-2.0timm
Update on GitHub