resnetv2_50x3_bit.goog_in21k_ft_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('resnetv2_50x3_bit.goog_in21k_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)) # añadir una dimensión a la imagen para formar un lote de 1

top5_probabilities, top5_class_indices = 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('resnetv2_50x3_bit.goog_in21k_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)) # añadir una dimensión a la imagen para formar un lote de 1

for o in output:
    # imprimir la forma de cada mapa de características en el output
    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('resnetv2_50x3_bit.goog_in21k_ft_in1k', pretrained=True, num_classes=0) # eliminar clasificador 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, es_training=False)

output = model(transforms(img).unsqueeze(0)) # el output es un tensor con forma (tamaño del lote, número de características)

# o de manera equivalente (sin necesidad de configurar num_classes=0)

output = model.forward_features(transforms(img).unsqueeze(0))
# el output no está agrupado, es un tensor con forma (1, 6144, 14, 14)

output = model.forward_head(output, pre_logits=True)
# el output es un tensor con forma (1, número de características)