ConvNeXt V2 (modelo grande)
Modelo ConvNeXt V2 preentrenado usando el marco FCMAE y afinado en el conjunto de datos ImageNet-22K a una resolución de 384x384. Fue introducido en el artículo ConvNeXt V2: Co-designing and Scaling ConvNets with Masked Autoencoders por Woo et al. y primera vez lanzado en este repositorio. ConvNeXt V2 es un modelo puramente convolucional (ConvNet) que introduce un marco de autoencoder enmascarado totalmente convolucional (FCMAE) y una nueva capa de Normalización de Respuesta Global (GRN) a ConvNeXt. ConvNeXt V2 mejora significativamente el rendimiento de los ConvNets puros en varios puntos de referencia de reconocimiento.
Como usar
Aquí se muestra cómo usar este modelo para clasificar una imagen del conjunto de datos COCO 2017 en una de las 1,000 clases de ImageNet:
from transformers import AutoImageProcessor, ConvNextV2ForImageClassification
import torch
from datasets import load_dataset
dataset = load_dataset("huggingface/cats-image")
image = dataset["test"]["image"][0]
preprocessor = AutoImageProcessor.from_pretrained("facebook/convnextv2-large-22k-384")
model = ConvNextV2ForImageClassification.from_pretrained("facebook/convnextv2-large-22k-384")
inputs = preprocessor(image, return_tensors="pt")
with torch.no_grad():
logits = model(**inputs).logits
# el modelo predice una de las 1000 clases de ImageNet
predicted_label = logits.argmax(-1).item()
print(model.config.id2label[predicted_label]),
Para más ejemplos de código, consulte la documentación.
Funcionalidades
- Modelo puramente convolucional
- Marco de autoencoder enmascarado totalmente convolucional (FCMAE)
- Nueva capa de Normalización de Respuesta Global (GRN)
Casos de uso
- Clasificación de imágenes