timm documentation
Visformer
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
✓ 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
| Mimari | Parametreler (M) | GMAC'lar | Girdi boyutu | Önceden eğitilmiş ağırlıklar |
|---|---|---|---|---|
visformer_small | 40.22 | 4.88 | 224 | 1 |
visformer_tiny | 10.32 | 1.27 | 224 | 1 |
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.
| Ağırlık | Girdi boyutu | En iyi 1 (%) | Değerlendirme boyutu | Sınıflar | Lisans | Hub |
|---|---|---|---|---|---|---|
visformer_small.in1k | 224 | 82.092 | 224 | 1000 | apache-2.0 | timm |
visformer_tiny.in1k | 224 | 78.160 | 224 | 1000 | apache-2.0 | timm |