timm/efficientnet_b1.ft_in1k

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('efficientnet_b1.ft_in1k', pretrained=True)
model = model.eval()

# obtener las 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)) # añadir una dimensión para hacer un batch de 1 imagen

top5_probabilidades, top5_indices_clases = 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(
'efficientnet_b1.ft_in1k',
pretrained=True,
features_only=True,
)
model = model.eval()

# obtener las 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)) # añadir una dimensión para hacer un batch de 1 imagen

for o in output:
  print(o.shape) # ejemplo:
  # torch.Size([1, 16, 112, 112])
  # torch.Size([1, 24, 56, 56])
  # torch.Size([1, 40, 28, 28])
  # torch.Size([1, 112, 14, 14])
  # torch.Size([1, 320, 7, 7])

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(
'efficientnet_b1.ft_in1k',
pretrained=True,
num_classes=0, # eliminar la capa clasificadora nn.Linear
)
model = model.eval()

# obtener las 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)) # el output es un tensor de forma (batch_size, num_features)

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

output = model.forward_features(transforms(img).unsqueeze(0))
# el output no está agrupado, es un tensor de forma (1, 1280, 7, 7)

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