levit_conv_192.fb_dist_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('levit_conv_192.fb_dist_in1k', pretrained=True)
model = model.eval()

# obtener transformaciones específicas del modelo (normalización, redimensionado)
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)) # inscribe una sola imagen en un batch de 1

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

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(
'levit_conv_192.fb_dist_in1k',
pretrained=True,
num_classes=0, # eliminar clasificador nn.Linear
)
model = model.eval()

# obtener transformaciones específicas del modelo (normalización, redimensionado)
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 de (batch_size, num_features)

# o equivalentemente (sin necesitar establecer num_classes=0)

output = model.forward_features(transforms(img).unsqueeze(0))
# la salida es un tensor no agrupado (es decir, un tensor de (batch_size, num_features, H, W))

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

Extracción de Mapas 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(
'levit_conv_192.fb_dist_in1k',
pretrained=True,
features_only=True,
)
model = model.eval()

# obtener transformaciones específicas del modelo (normalización, redimensionado)
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)) # inscribe una sola imagen en un batch de 1

for o in output:
# imprimir la forma de cada mapa de características en la salida
# ejemplo para levit_conv_256:
# torch.Size([2, 256, 14, 14])
# torch.Size([2, 384, 7, 7])
# torch.Size([2, 512, 4, 4])
print(o.shape)