hardcorenas_b.miil_green_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('hardcorenas_b.miil_green_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)) # agregar una imagen única al lote de 1

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

Extracción de 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(
'hardcorenas_b.miil_green_in1k',
pretrained=True,
features_only=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)) # agregar una imagen única al lote de 1

for o in output:
# imprimir forma de cada mapa de características en la salida
# p.ej.:
#  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, 960, 7, 7])

print(o.shape)

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(
'hardcorenas_b.miil_green_in1k',
pretrained=True,
num_classes=0, # eliminar el clasificador nn.Linear
)
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 con forma (batch_size, num_features)

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

output = model.forward_features(transforms(img).unsqueeze(0))
# la salida no está agrupada, es un tensor con forma (1, 960, 7, 7)

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

Citación

@misc{nayman2021hardcorenas,
title={HardCoRe-NAS: Hard Constrained diffeRentiable Neural Architecture Search},
author={Niv Nayman and Yonathan Aflalo and Asaf Noy and Lihi Zelnik-Manor},
year={2021},
eprint={https://arxiv.org/abs/2102.11646},
archivePrefix={arXiv},
primaryClass={cs.LG}
}