convnextv2_large.fcmae_ft_in1k

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('convnextv2_large.fcmae_ft_in1k', pretrained=True)
model = model.eval()

# obtener transformaciones específicas del modelo (normalización, redimensionamiento)
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)) # descomprimir imagen única en lote de 1

# obtener las 5 probabilidades principales y los índices de clases
import torch
top5_probabilities, top5_class_indices = torch.topk(output.softmax(dim=1) * 100, k=5)