eva02_large_patch14_448.mim_m38m_ft_in1k

timm

Clasificación de imagen

Un modelo de clasificación de imágenes EVA02. Preentrenado en Merged-38M (IN-22K, CC12M, CC3M, COCO (entrenamiento), ADE20K (entrenamiento), Object365 y OpenImages) con modelado de imágenes enmascaradas (usando EVA-CLIP como profesor de MIM) y ajustado en ImageNet-1k por los autores del artículo. Los modelos EVA-02 son transformadores de visión con promediado de media, SwiGLU, Embeddings de Posición Giratoria (ROPE) y extra LN en MLP (para Base & Large). NOTA: los puntos de control de timm son float32 para consistencia con otros modelos. Los puntos de control originales son float16 o bfloat16 en algunos casos, consulte los originales si se prefiere.

Como usar

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('eva02_large_patch14_448.mim_m38m_ft_in1k', pretrained=True)
model = model.eval()

# obtener transformaciones específicas del modelo (normalización, redimensionar)
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)) # unir imagen individual en lote de 1

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

Obtener 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('eva02_large_patch14_448.mim_m38m_ft_in1k',pretrained=True,num_classes=0)
model = model.eval()

# obtener transformaciones específicas del modelo (normalización, redimensionar)
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)) # la salida es un tensor de forma (batch_size, num_features)

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

output = model.forward_features(transforms(img).unsqueeze(0))
# la salida no está agrupada, es un tensor de forma (1, 1025, 1024)

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

Funcionalidades

Tipo de modelo: Clasificación de imágenes / Espina dorsal de características
Parámetros (M): 305.1
GMACs: 362.3
Activaciones (M): 689.9
Tamaño de la imagen: 448 x 448

Casos de uso

Clasificación de Imágenes
Generación de Embeddings de Imágenes