resnet50.fb_ssl_yfcc100m_ft_in1k

timm

Clasificación de imagen

Un modelo de clasificación de imágenes ResNet-B. Este modelo inclutativapos: - Activaciones ReLU - Convolución de una sola capa de 7x7 con agrupación - Atajo de convolución de 1x1 para muestreo hacia abajo Entrenado previamente en un subconjunto de YFCC100M utilizando aprendizaje semi-supervisado y ajustado por los autores del artículo en ImageNet-1k.

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('resnet50.fb_ssl_yfcc100m_ft_in1k', pretrained=True)
model = model.eval()

# obtener 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)) # agregar dimensión de lote de 1 para una sola imagen

top5_probabilities, top5_class_indices = 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(
'resnet50.fb_ssl_yfcc100m_ft_in1k',
pretrained=True,
features_only=True,
)
model = model.eval()

# obtener 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)) # agregar dimensión de lote de 1 para una sola imagen

for o in output:
  print(o.shape)

Incorporaciones de Imagen
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(
'resnet50.fb_ssl_yfcc100m_ft_in1k',
pretrained=True,
num_classes=0, # eliminar la capa clasificadora nn.Linear
)
model = model.eval()

# obtener 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)) # la salida es un tensor con forma (tamaño_lote, num_features)

# o de manera equivalente (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, 2048, 7, 7)

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

Funcionalidades

Activaciones ReLU
Convolución de una sola capa 7x7 con agrupamiento
Atajo de convolución 1x1 para muestra hacia abajo

Casos de uso

Clasificación de imágenes
Extracción del mapa de características
Incorporaciones de imagen