timm/tiny_vit_21m_224.dist_in22k

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('tiny_vit_21m_224.dist_in22k', 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 única 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('tiny_vit_21m_224.dist_in22k', 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 única imagen en un lote de 1

for o in output:
    print(o.shape) # imprimir la forma de cada mapa de características en la salida
    # por ejemplo:
    # torch.Size([1, 96, 56, 56])
    # torch.Size([1, 192, 28, 28])
    # torch.Size([1, 384, 14, 14])
    # torch.Size([1, 576, 7, 7])

Incrustaciones 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('tiny_vit_21m_224.dist_in22k', pretrained=True, num_classes=0) # eliminar el 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, is_training=False)

output = model(transforms(img).unsqueeze(0)) # la salida es un tensor de forma (batch_size, num_features)

# o de forma equivalente (sin necesidad de establecer num_classes=0)

output = model.forward_features(transforms(img).unsqueeze(0))
# la salida no agrupada es un tensor de forma (1, 576, 7, 7)

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