Descripción
Este repositorio de GitHub, `google-research/vision_transformer`, ofrece una colección completa de recursos para trabajar con las arquitecturas Vision Transformer (ViT) y MLP-Mixer en visión por computadora. Sirve como un centro central para modelos y código derivados de varios artículos de investigación clave, incluyendo "An Image is Worth 16x16 Words: Transformers for Image Recognition at Scale" y "MLP-Mixer: An all-MLP Architecture for Vision."
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El repositorio proporciona modelos pre-entrenados que han sido entrenados en conjuntos de datos a gran escala como ImageNet e ImageNet-21k. Estos modelos están disponibles para su descarga y pueden ser ajustados para tareas específicas posteriores. El código está escrito principalmente en JAX y Flax, ofreciendo flexibilidad a investigadores y desarrolladores que trabajan dentro de este ecosistema.
Las capacidades clave incluyen la posibilidad de ajustar modelos en conjuntos de datos personalizados, con ejemplos proporcionados para conjuntos de datos comunes como CIFAR-10 y CIFAR-100. El repositorio también detalla cómo configurar máquinas virtuales con GPUs o TPUs en Google Cloud para un entrenamiento y experimentación más extensos. Además, incluye recursos para explorar más de 50.000 puntos de control del artículo "How to train your ViT? Data, Augmentation, and Regularization in Vision Transformers", permitiendo a los usuarios seleccionar y ajustar modelos basándose en métricas de rendimiento específicas.
La audiencia objetivo de este repositorio incluye investigadores de IA, ingenieros de aprendizaje automático y profesionales de visión por computadora interesados en aprovechar modelos de última generación basados en transformadores para el reconocimiento de imágenes, clasificación y otras tareas visuales. La propuesta de valor radica en proporcionar código y modelos pre-entrenados accesibles y bien documentados que aceleran la investigación y el desarrollo en el campo de los transformadores de visión.
Además de ViT y MLP-Mixer, el repositorio también presenta recursos para modelos LiT (Locked-image text Tuning), que permiten capacidades de transferencia zero-shot. Esto amplía la utilidad del repositorio a aplicaciones multimodales que involucran tanto imágenes como texto. El proyecto enfatiza la reproducibilidad y proporciona instrucciones detalladas para la instalación, el ajuste y el despliegue en la nube.
- CategoríaHerramientas de visión artificial
- Modelo de preciosCódigo abierto
- ImplementaciónNube
- PlataformasWeb
Características principales de Vision Transformer
Implementaciones del modelo Vision Transformer (ViT)
Implementaciones de la arquitectura MLP-Mixer
Modelos pre-entrenados en ImageNet e ImageNet-21k
Código de fine-tuning en JAX/Flax
Soporte para modelos LiT (Locked-image text Tuning)
Notebooks de Colab para exploración interactiva y fine-tuning
Instrucciones detalladas para la configuración de VM en la nube (GPU/TPU)
Acceso a más de 50.000 puntos de control para modelos ViT
Citas BibTeX para artículos de investigación relevantes
Registro de cambios que detalla las actualizaciones del repositorio y las adiciones de modelos
Código para estrategias de aumento de datos y regularización
Primeros pasos con Vision Transformer
Acceder al Modelo: Clonar el repositorio de GitHub o acceder a modelos pre-entrenados desde los buckets de GCS proporcionados.
Configurar el Entorno: Instalar JAX, dependencias de Python y Flaxformer según su hardware (GPU/TPU).
Configurar el Entrenamiento: Seleccionar o crear archivos de configuración para la arquitectura del modelo, el conjunto de datos y los parámetros de entrenamiento.
Ajustar el Modelo: Ejecutar scripts de ajuste utilizando la base de código JAX/Flax con su conjunto de datos y configuraciones elegidas.
Explorar Puntos de Control: Utilizar los notebooks de Colab proporcionados para explorar y seleccionar de una gran colección de puntos de control pre-entrenados.
Desplegar en la Nube: Configurar máquinas virtuales en Google Cloud con aceleradores apropiados (GPU/TPU) para entrenamiento a mayor escala.
Casos de uso de Vision Transformer
- Clasificación de Imágenes
- Ajuste de Modelos (Fine-tuning)
- Transferencia Zero-Shot
- Investigación en Visión por Computadora
- IA Multimodal
- Entrenamiento a Gran Escala
