vit_base_patch32_384.augreg_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('vit_base_patch32_384.augreg_in21k_ft_in1k', pretrained=True)
model = model.eval()

# obtener transformaciones específicas del modelo (normalización, redimensionamiento)
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 que la imagen se convierta en un lote de 1

top5_probabilities, top5_class_indices = torch.topk(output.softmax(dim=1) * 100, k=5)

Extracción de 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(
'vit_base_patch32_384.augreg_in21k_ft_in1k',
pretrained=True,
num_classes=0, # eliminar la capa de clasificador nn.Linear
)
model = model.eval()

# obtener transformaciones específicas del modelo (normalización, redimensionamiento)
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)) # el resultado es un tensor de la forma (batch_size, num_features)

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

output = model.forward_features(transforms(img).unsqueeze(0))
# el resultado es sin pooling, un tensor de la forma (1, 145, 768)

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