图像分类sota复现

### 最新图像分类SOTA模型概述

近年来，在计算机视觉领域，尤其是图像分类方面取得了显著进展。随着研究的深入和技术的发展，新的模型不断涌现并刷新着性能记录[^1]。

### 图像分类SOTA模型的选择标准

当选择最新的SOTA（State Of The Art）模型时，通常会考虑几个因素：准确性、效率以及可解释性等。对于追求最高精度的应用场景来说，可能会倾向于采用更大更深的预训练模型；而对于资源受限环境，则可能更关注轻量化版本。此外，社区支持度也是一个重要考量点，良好的文档和支持能够极大地方便开发者进行调试和优化工作。

### 基于PyTorch框架下的ViT (Vision Transformer) 实现案例

目前较为流行的前沿技术之一是基于Transformer架构改造而来的视觉变换器(ViT)，其在多个公开数据集上展示了卓越的表现力。以下是使用Python编程语言配合PyTorch库实现的一个简单版ViT的例子：

import torch
from torchvision import models, transforms
from PIL import Image

# 加载预训练权重
model = models.vit_b_16(pretrained=True)

# 设置评估模式
model.eval()

preprocess = transforms.Compose([
    transforms.Resize((224, 224)),
    transforms.ToTensor(),
])

image_path = 'example.jpg'
input_image = Image.open(image_path).convert('RGB')
input_tensor = preprocess(input_image)
input_batch = input_tensor.unsqueeze(0) # create a mini-batch as expected by the model

with torch.no_grad():
    output = model(input_batch)

probabilities = torch.nn.functional.softmax(output[0], dim=0)
top5_prob, top5_catid = torch.topk(probabilities, 5)
print(top5_prob.tolist(), top5_catid.tolist())

这段代码实现了加载预训练好的ViT-B/16模型，并对其进行推理操作以预测输入图片所属类别。通过调整`transforms.Compose()`内的参数可以改变前处理方式适应不同需求的数据源。