HieraDet (SAM 2)

Categoria: ViT · Código: timm/models/hieradet_sam2.py · Arquiteturas: 5 · Pesos pré-treinados: 8 (0 com resultados do ImageNet-1k)

HieraDet, o codificador de imagens baseado em Hiera do Segment Anything 2 (SAM 2), com atenção em janelas e incorporações de posição em janelas.

Artigos

• SAM 2: Segment Anything em Imagens e Vídeos
• Hiera: Um Vision Transformer hierárquico sem os extras

Uso

Veja o Início rápido para carregar pesos pré-treinados, pré-processar imagens e fazer fine-tuning, e Extração de recursos para usar os modelos como backbones.

>>> import timm
>>> model = timm.create_model('sam2_hiera_base_plus.fb_r896', pretrained=True)
>>> data_config = timm.data.resolve_model_data_config(model)

Suporte à API de modelos

✓ suportado, ✓ (quadrado) funciona apenas para tamanhos quadrados, ✗ não suportado, – não necessário (o modelo já aceita qualquer tamanho de entrada). Verificado executando cada recurso em um modelo inicializado aleatoriamente (HieraDet com sam2_hiera_tiny em 256); espera-se que outras arquiteturas da mesma classe se comportem da mesma forma. Consulte a página Model API para mais detalhes.

Arquiteturas

Os GMACs e as contagens de parâmetros são para o tamanho de entrada e o classificador padrão de cada arquitetura, dos resultados do benchmark.

Pesos pré-treinados

Top-1 é a acurácia de validação no ImageNet-1k de results-imagenet.csv no tamanho de avaliação listado, - se o peso não tiver resultado no ImageNet-1k (por exemplo, pesos de pré-treinamento ou de imagem-texto). Classes é o tamanho do classificador pré-treinado, nenhum para pesos sem um.