timm/resnet50.tv2_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('resnet50.tv2_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)) # añadir una dimensión para el lote de una imagen

probabilidades_top5, índices_clase_top5 = torch.topk(output.softmax(dim=1) * 100, k=5)

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(
'resnet50.tv2_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)) # añadir una dimensión para el lote de una imagen

for o in output:
# imprimir forma de cada mapa de características en la salida
# e.g.:
#  torch.Size([1, 64, 88, 88])
#  torch.Size([1, 256, 44, 44])
#  torch.Size([1, 512, 22, 22])
#  torch.Size([1, 1024, 11, 11])
#  torch.Size([1, 2048, 6, 6])

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(
'resnet50.tv2_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 (batch_size, num_features)

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

output = model.forward_features(transforms(img).unsqueeze(0))
# la salida no es agrupada, es un tensor con forma (1, 2048, 6, 6)

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