transformer做图像识别怎么样
时间: 2024-01-11 18:22:45 浏览: 97
基于flask+mysql+transformer实现的花朵图像识别分类项目源码(课程设计).zip
Transformer在自然语言处理领域取得了巨大的成功,但它也可以应用于图像识别任务。一种基于Transformer的图像识别模型是Vision Transformer(ViT)。ViT将图像分割成一系列的图像块,然后将每个图像块作为一个token输入到Transformer模型中进行处理。
下面是使用ViT进行图像分类的示例代码:
```python
import torch
import torch.nn as nn
import torchvision.transforms as transforms
from torchvision.models import resnet50
from torchsummary import summary
# 定义ViT模型
class VisionTransformer(nn.Module):
def __init__(self, num_classes):
super(VisionTransformer, self).__init__()
self.backbone = resnet50(pretrained=True)
self.backbone.fc = nn.Identity()
self.transformer = nn.Transformer(d_model=2048, nhead=8, num_encoder_layers=6)
self.fc = nn.Linear(2048, num_classes)
def forward(self, x):
x = self.backbone(x)
x = x.unsqueeze(1) # 添加时间维度
x = self.transformer(x)
x = x.squeeze(1) # 移除时间维度
x = self.fc(x)
return x
# 加载示例图像并进行预处理
transform = transforms.Compose([
transforms.Resize((224, 224)),
transforms.ToTensor(),
transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225])
])
image = transform(Image.open('example.jpg')).unsqueeze(0)
# 创建ViT模型并加载预训练权重
model = VisionTransformer(num_classes=1000)
model.load_state_dict(torch.load('vit_weights.pth'))
# 使用ViT进行图像分类
output = model(image)
_, predicted_class = torch.max(output, 1)
print('Predicted class:', predicted_class.item())
```
这段代码使用了一个预训练的ResNet-50作为ViT的骨干网络,并在其之上构建了一个Transformer模型。通过将图像分割成图像块,并将每个图像块作为一个token输入到Transformer模型中,ViT可以学习到图像的全局特征,从而实现图像分类任务。
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