convnext_large.fb_in22k_ft_in1k_384

Clasificación de imágenes

from urllib.request import urlopen
from PIL import Image
import timm

img = Image.open(urlopen('https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/beignets-task-guide.png'))

model = timm.create_model('convnext_large.fb_in22k_ft_in1k_384', pretrained=True)
model = model.eval()

# obtener transformaciones específicas del modelo (normalización, cambio de tamaño)
data_config = timm.data.resolve_model_data_config(model)
transforms = timm.data.create_transform(**data_config, is_training=False)

output = model(transforms(img).unsqueeze(0)) # empujar imagen única en un lote de 1

top5_probabilities, top5_class_indices = torch.topk(output.softmax(dim=1) * 100, k=5)

Extracción del mapa de características

from urllib.request import urlopen
from PIL import Image
import timm

img = Image.open(urlopen('https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/beignets-task-guide.png'))

model = timm.create_model('convnext_large.fb_in22k_ft_in1k_384', pretrained=True, features_only=True)
model = model.eval()

# obtener transformaciones específicas del modelo (normalización, cambio de tamaño)
data_config = timm.data.resolve_model_data_config(model)
transforms = timm.data.create_transform(**data_config, is_training=False)

output = model(transforms(img).unsqueeze(0)) # empujar imagen única en un lote de 1

for o in output:
    print(o.shape)  # imprimir forma de cada mapa de características en el output

Embeddings de imágenes

from urllib.request import urlopen
from PIL import Image
import timm

img = Image.open(urlopen('https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/beignets-task-guide.png'))

model = timm.create_model('convnext_large.fb_in22k_ft_in1k_384', pretrained=True, num_classes=0) # Remove classifier nn.Linear
model = model.eval()

# obtener transformaciones específicas del modelo (normalización, cambio de tamaño)
data_config = timm.data.resolve_model_data_config(model)
transforms = timm.data.create_transform(**data_config, is_training=False)

output = model(transforms(img).unsqueeze(0)) # Output es un tensor con forma (batch_size, num_features)

# o equivalentemente (sin necesidad de configurar num_classes=0)

output = model.forward_features(transforms(img).unsqueeze(0))
# output no agrupado, tensor con forma (1, 1536, 12, 12)

output = model.forward_head(output, pre_logits=True)
# salida es un tensor con forma (1, num_features)