tf_efficientnetv2_xl.in21k_ft_in1k

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('tf_efficientnetv2_xl.in21k_ft_in1k', pretrained=True)
model = model.eval()

# obtiene las 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)) # agrega dimensión para convertir la imagen en 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(
'tf_efficientnetv2_xl.in21k_ft_in1k',
pretrained=True,
features_only=True,
)
model = model.eval()

# obtiene las 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)) # agrega dimensión para convertir la imagen en un lote de 1

for o in output:
# imprime la forma de cada mapa de características en la salida
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(
'tf_efficientnetv2_xl.in21k_ft_in1k',
pretrained=True,
num_classes=0, # elimina la capa de clasificador nn.Linear
)
model = model.eval()

# obtiene las 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 (batch_size, num_features)

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

output = model.forward_features(transforms(img).unsqueeze(0))
# la salida es sin agregar dimensión, un tensor con forma (1, 1280, 12, 12)

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