Deskripsi
Repositori GitHub ini, `google-research/vision_transformer`, menawarkan koleksi sumber daya yang komprehensif untuk bekerja dengan arsitektur Vision Transformer (ViT) dan MLP-Mixer dalam visi komputer. Ini berfungsi sebagai pusat utama untuk model dan kode yang berasal dari beberapa makalah penelitian kunci, termasuk "An Image is Worth 16x16 Words: Transformers for Image Recognition at Scale" dan "MLP-Mixer: An all-MLP Architecture for Vision."
Baca Selengkapnya
Repositori ini menyediakan model yang telah dilatih sebelumnya yang telah dilatih pada dataset skala besar seperti ImageNet dan ImageNet-21k. Model-model ini tersedia untuk diunduh dan dapat di-fine-tune untuk tugas hilir tertentu. Kode utamanya ditulis dalam JAX dan Flax, menawarkan fleksibilitas bagi peneliti dan pengembang yang bekerja dalam ekosistem ini.
Kemampuan utama meliputi kemampuan untuk melakukan fine-tuning model pada dataset kustom, dengan contoh yang disediakan untuk dataset umum seperti CIFAR-10 dan CIFAR-100. Repositori ini juga merinci cara menyiapkan mesin virtual dengan GPU atau TPU di Google Cloud untuk pelatihan dan eksperimen yang lebih ekstensif. Selain itu, ini mencakup sumber daya untuk menjelajahi lebih dari 50.000 checkpoint dari makalah "How to train your ViT? Data, Augmentation, and Regularization in Vision Transformers", memungkinkan pengguna untuk memilih dan melakukan fine-tuning model berdasarkan metrik kinerja tertentu.
Target audiens untuk repositori ini meliputi peneliti AI, insinyur machine learning, dan praktisi visi komputer yang tertarik untuk memanfaatkan model berbasis transformer canggih untuk pengenalan gambar, klasifikasi, dan tugas visual lainnya. Proposisi nilai terletak pada penyediaan kode yang dapat diakses dan terdokumentasi dengan baik serta model yang telah dilatih sebelumnya yang mempercepat penelitian dan pengembangan di bidang vision transformer.
Selain ViT dan MLP-Mixer, repositori ini juga menampilkan sumber daya untuk model LiT (Locked-image text Tuning), yang memungkinkan kemampuan transfer zero-shot. Ini memperluas kegunaan repositori ke aplikasi multimodal yang melibatkan gambar dan teks. Proyek ini menekankan reproduktibilitas dan memberikan instruksi terperinci untuk instalasi, fine-tuning, dan penerapan cloud.
- KategoriAlat Computer Vision
- Model HargaOpen source
- PenerapanCloud
- PlatformWeb
Fitur Inti Vision Transformer
Implementasi model Vision Transformer (ViT)
Implementasi arsitektur MLP-Mixer
Model yang telah dilatih sebelumnya pada ImageNet dan ImageNet-21k
Kode fine-tuning di JAX/Flax
Dukungan untuk model LiT (Locked-image text Tuning)
Notebook Colab untuk eksplorasi interaktif dan fine-tuning
Instruksi terperinci untuk penyiapan VM cloud (GPU/TPU)
Akses ke lebih dari 50.000 checkpoint untuk model ViT
Kutipan BibTeX untuk makalah penelitian yang relevan
Changelog yang merinci pembaruan repositori dan penambahan model
Kode untuk strategi augmentasi data dan regularisasi
Memulai dengan Vision Transformer
Akses Model: Klon repositori GitHub atau akses model yang telah dilatih sebelumnya dari bucket GCS yang disediakan.
Siapkan Lingkungan: Instal JAX, dependensi Python, dan Flaxformer berdasarkan perangkat keras Anda (GPU/TPU).
Konfigurasi Pelatihan: Pilih atau buat file konfigurasi untuk arsitektur model, dataset, dan parameter pelatihan.
Fine-tune Model: Jalankan skrip fine-tuning menggunakan basis kode JAX/Flax dengan dataset dan konfigurasi pilihan Anda.
Jelajahi Checkpoint: Manfaatkan notebook Colab yang disediakan untuk menjelajahi dan memilih dari koleksi besar checkpoint yang telah dilatih sebelumnya.
Terapkan di Cloud: Siapkan mesin virtual di Google Cloud dengan akselerator yang sesuai (GPU/TPU) untuk pelatihan skala lebih besar.
Kasus Penggunaan Vision Transformer
- Klasifikasi Gambar
- Fine-tuning Model
- Transfer Zero-Shot
- Penelitian Visi Komputer
- AI Multimodal
- Pelatihan Skala Besar
