vit_base_patch16_224_in21k.pth
时间: 2023-05-10 22:00:45 浏览: 123
vit_base_patch16_224_in21k.pth是一种神经网络模型文件,它是在21,000个图像分类任务上预训练的Transformer视觉识别(Vision Transformer)模型。该模型采用一个16×16像素的patch大小对输入图像进行分割,每个patch被展平然后作为输入进行处理。该模型最初由Google Brain团队引入,并在自然语言处理领域中非常流行。因此,将Transformer应用于计算机视觉任务被认为是一个具有巨大潜力的领域。
该模型的主要优点之一是其高效性。与其他深度学习模型相比,Transformer具有更少的参数和更快的训练速度,同时保持了较高的准确性。vit_base_patch16_224_in21k.pth是一系列预训练Transformers中最流行的模型之一,它在图像分类和物体检测等任务上也表现出色。此外,该模型的预训练权重可以用于许多计算机视觉应用程序的微调,例如图像分类、目标检测和图像分割等。
总而言之,vit_base_patch16_224_in21k.pth是一种高效、准确的神经网络模型,采用Transformer架构进行视觉识别,适用于多个计算机视觉任务和场景。它为计算机视觉研究和应用程序开发提供了有价值的工具,可以提高识别准确性并加速模型训练过程。
相关问题
vit_base_patch16_224
vit_base_patch16_224是指ViT-B/16模型的名称和参数设置。具体来说,它使用的图像输入尺寸为224×224×3,patch尺寸为16×16×3,每个patch embed的维度为768,transformer encoder block的个数为12,Multi-Head Attention的head个数为12。这个模型可以用于图像分类任务,预测的总分类数可以根据需要进行设置。如果需要使用预训练权重,可以将'./vit_base_patch16_224_in21k.pth'替换为自己下载的预训练权重的地址,但需要确保预训练权重和创建模型时选择的模型相匹配。\[1\]\[2\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* [Vision Transformer(Pytorch版)代码阅读注释](https://blog.csdn.net/Z960515/article/details/122636814)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [CV攻城狮入门VIT(vision transformer)之旅——VIT代码实战篇](https://blog.csdn.net/qq_47233366/article/details/128169498)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]
基于预训练的ViT-Base模型,使用包含100种类型水果的数据集进行训练代码实现
以下是使用PyTorch实现的基于预训练的ViT-Base模型的代码,用于对包含100种水果的数据集进行训练:
```python
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
import torchvision.transforms as transforms
import torchvision.datasets as datasets
from torch.utils.data import DataLoader
from timm.models.vision_transformer import VisionTransformer
# 定义超参数
batch_size = 32
learning_rate = 0.001
num_epochs = 10
# 定义数据增强和数据加载器
transform = transforms.Compose([
transforms.Resize(256),
transforms.CenterCrop(224),
transforms.ToTensor(),
transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225])
])
train_data = datasets.ImageFolder('./fruits-360/Training', transform=transform)
train_loader = DataLoader(train_data, batch_size=batch_size, shuffle=True)
test_data = datasets.ImageFolder('./fruits-360/Test', transform=transform)
test_loader = DataLoader(test_data, batch_size=batch_size, shuffle=True)
# 定义模型
model = VisionTransformer(img_size=224, patch_size=32, in_chans=3, num_classes=100)
# 定义损失函数和优化器
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=learning_rate)
# 训练模型
for epoch in range(num_epochs):
for i, (images, labels) in enumerate(train_loader):
# 前向传播
outputs = model(images)
loss = criterion(outputs, labels)
# 反向传播和优化
optimizer.zero_grad()
loss.backward()
optimizer.step()
# 每100个批次打印一次日志
if (i + 1) % 100 == 0:
print('Epoch [{}/{}], Step [{}/{}], Loss: {:.4f}'
.format(epoch + 1, num_epochs, i + 1, len(train_loader), loss.item()))
# 测试模型
with torch.no_grad():
correct = 0
total = 0
for images, labels in test_loader:
outputs = model(images)
_, predicted = torch.max(outputs.data, 1)
total += labels.size(0)
correct += (predicted == labels).sum().item()
accuracy = 100 * correct / total
print('Test Accuracy of the model on the {} test images: {:.2f}%'.format(total, accuracy))
# 保存模型
torch.save(model.state_dict(), './vit_fruit_classification.pth')
```
在训练完模型后,可以使用测试集对模型进行评估,并将模型保存为.pth文件以备后续使用。