timm/wide_resnet50_2.tv_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('wide_resnet50_2.tv_in1k', pretrained=True)
model = model.eval()

# Obtén 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)) # Añadir un eje al batch

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(
'wide_resnet50_2.tv_in1k',
pretrained=True,
features_only=True,
)
model = model.eval()

# Obtén 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)) # Añadir un eje al batch

for o in output:
# Imprime la forma de cada mapa de características en la salida
# Ejemplo:
#  torch.Size([1, 64, 112, 112])
#  torch.Size([1, 256, 56, 56])
#  torch.Size([1, 512, 28, 28])
#  torch.Size([1, 1024, 14, 14])
#  torch.Size([1, 2048, 7, 7])

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(
'wide_resnet50_2.tv_in1k',
pretrained=True,
num_classes=0, # eliminar el clasificador nn.Linear
)
model = model.eval()

# Obtén 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 la forma (tamaño del batch, número de características)

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

output = model.forward_features(transforms(img).unsqueeze(0))
# La salida no está agrupada, es un tensor con la forma (1, 2048, 7, 7)

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