Description
Ce dépôt GitHub, `google-research/vision_transformer`, offre une collection complète de ressources pour travailler avec les architectures Vision Transformer (ViT) et MLP-Mixer en vision par ordinateur. Il sert de hub central pour les modèles et le code dérivés de plusieurs articles de recherche clés, notamment "An Image is Worth 16x16 Words: Transformers for Image Recognition at Scale" et "MLP-Mixer: An all-MLP Architecture for Vision."
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Le dépôt fournit des modèles pré-entraînés qui ont été entraînés sur des ensembles de données à grande échelle tels que ImageNet et ImageNet-21k. Ces modèles sont disponibles au téléchargement et peuvent être affinés pour des tâches spécifiques en aval. Le code est principalement écrit en JAX et Flax, offrant une flexibilité aux chercheurs et développeurs travaillant dans cet écosystème.
Les capacités clés incluent la possibilité d'affiner les modèles sur des ensembles de données personnalisés, avec des exemples fournis pour des ensembles de données courants tels que CIFAR-10 et CIFAR-100. Le dépôt détaille également comment configurer des machines virtuelles avec des GPU ou des TPU sur Google Cloud pour un entraînement et une expérimentation plus poussés. De plus, il comprend des ressources pour explorer plus de 50 000 points de contrôle de l'article "How to train your ViT? Data, Augmentation, and Regularization in Vision Transformers", permettant aux utilisateurs de sélectionner et d'affiner les modèles en fonction de métriques de performance spécifiques.
Le public cible de ce dépôt comprend les chercheurs en IA, les ingénieurs en apprentissage automatique et les praticiens de la vision par ordinateur intéressés par l'exploitation des architectures de pointe basées sur les transformeurs pour la reconnaissance d'images, la classification et d'autres tâches visuelles. La proposition de valeur réside dans la fourniture d'un code et de modèles pré-entraînés accessibles et bien documentés qui accélèrent la recherche et le développement dans le domaine des transformeurs de vision.
En plus de ViT et MLP-Mixer, le dépôt propose également des ressources pour les modèles LiT (Locked-image text Tuning), permettant des capacités de transfert zero-shot. Cela étend l'utilité du dépôt aux applications multimodales impliquant à la fois des images et du texte. Le projet met l'accent sur la reproductibilité et fournit des instructions détaillées pour l'installation, le fine-tuning et le déploiement dans le cloud.
- CatégorieOutils de vision par ordinateur
- Modèle tarifaireOpen source
- DéploiementCloud
- PlateformesWeb
Fonctionnalités principales de Vision Transformer
Implémentations du modèle Vision Transformer (ViT)
Implémentations de l'architecture MLP-Mixer
Modèles pré-entraînés sur ImageNet et ImageNet-21k
Code de fine-tuning en JAX/Flax
Support des modèles LiT (Locked-image text Tuning)
Notebooks Colab pour l'exploration interactive et le fine-tuning
Instructions détaillées pour la configuration de VM cloud (GPU/TPU)
Accès à plus de 50 000 points de contrôle pour les modèles ViT
Citations BibTeX pour les articles de recherche pertinents
Journal des modifications détaillant les mises à jour du dépôt et les ajouts de modèles
Code pour les stratégies d'augmentation de données et de régularisation
Premiers pas avec Vision Transformer
Accéder au modèle : Cloner le dépôt GitHub ou accéder aux modèles pré-entraînés depuis les buckets GCS fournis.
Configurer l'environnement : Installer JAX, les dépendances Python et Flaxformer en fonction de votre matériel (GPU/TPU).
Configurer l'entraînement : Sélectionner ou créer des fichiers de configuration pour l'architecture du modèle, l'ensemble de données et les paramètres d'entraînement.
Affiner le modèle : Exécuter les scripts de fine-tuning en utilisant la base de code JAX/Flax avec votre ensemble de données et vos configurations choisis.
Explorer les points de contrôle : Utiliser les notebooks Colab fournis pour explorer et sélectionner parmi une grande collection de points de contrôle pré-entraînés.
Déployer sur le cloud : Configurer des machines virtuelles sur Google Cloud avec les accélérateurs appropriés (GPU/TPU) pour un entraînement à plus grande échelle.
Cas d'utilisation de Vision Transformer
- Classification d'images
- Affinement de modèles
- Transfert Zero-Shot
- Recherche en vision par ordinateur
- IA Multimodale
- Entraînement à grande échelle
