Vision Transformer

Descrição

Este repositório do GitHub, `google-research/vision_transformer`, oferece uma coleção abrangente de recursos para trabalhar com as arquiteturas Vision Transformer (ViT) e MLP-Mixer em visão computacional. Ele serve como um hub central para modelos e código derivados de vários artigos de pesquisa importantes, incluindo "An Image is Worth 16x16 Words: Transformers for Image Recognition at Scale" e "MLP-Mixer: An all-MLP Architecture for Vision."

O repositório fornece modelos pré-treinados que foram treinados em datasets de larga escala como ImageNet e ImageNet-21k. Esses modelos estão disponíveis para download e podem ser ajustados para tarefas específicas. O código é escrito principalmente em JAX e Flax, oferecendo flexibilidade para pesquisadores e desenvolvedores que trabalham neste ecossistema.

As principais funcionalidades incluem a capacidade de ajustar modelos em datasets personalizados, com exemplos fornecidos para datasets comuns como CIFAR-10 e CIFAR-100. O repositório também detalha como configurar máquinas virtuais com GPUs ou TPUs no Google Cloud para treinamento e experimentação mais extensos. Além disso, inclui recursos para explorar mais de 50.000 checkpoints do artigo "How to train your ViT? Data, Augmentation, and Regularization in Vision Transformers", permitindo que os usuários selecionem e ajustem modelos com base em métricas de desempenho específicas.

O público-alvo deste repositório inclui pesquisadores de IA, engenheiros de machine learning e praticantes de visão computacional interessados em alavancar modelos de ponta baseados em transformers para reconhecimento de imagem, classificação e outras tarefas visuais. A proposta de valor reside em fornecer código acessível e bem documentado, juntamente com modelos pré-treinados, que aceleram a pesquisa e o desenvolvimento no campo dos transformers de visão.

Além de ViT e MLP-Mixer, o repositório também apresenta recursos para modelos LiT (Locked-image text Tuning), permitindo capacidades de transferência zero-shot. Isso expande a utilidade do repositório para aplicações multimodais que envolvem imagens e texto. O projeto enfatiza a reprodutibilidade e fornece instruções detalhadas para instalação, ajuste e implantação na nuvem.

Destaques de Vision Transformer

• Implementações do modelo Vision Transformer (ViT)

• Implementações da arquitetura MLP-Mixer

• Modelos pré-treinados em ImageNet e ImageNet-21k

• Código de fine-tuning em JAX/Flax

• Suporte para modelos LiT (Locked-image text Tuning)

• Notebooks Colab para exploração interativa e fine-tuning

• Instruções detalhadas para configuração de VM na nuvem (GPU/TPU)

• Acesso a mais de 50.000 checkpoints para modelos ViT

• Citações BibTeX para artigos de pesquisa relevantes

• Changelog detalhando atualizações do repositório e adições de modelos

• Código para estratégias de data augmentation e regularização

Primeiros passos com Vision Transformer

1. 1

   Acessar Modelo: Clone o repositório GitHub ou acesse modelos pré-treinados de buckets GCS fornecidos.

2. 2

   Configurar Ambiente: Instale JAX, dependências Python e Flaxformer com base no seu hardware (GPU/TPU).

3. 3

   Configurar Treinamento: Selecione ou crie arquivos de configuração para a arquitetura do modelo, dataset e parâmetros de treinamento.

4. 4

   Ajustar Modelo: Execute scripts de fine-tuning usando a base de código JAX/Flax com seu dataset e configurações escolhidos.

5. 5

   Explorar Checkpoints: Utilize os notebooks Colab fornecidos para explorar e selecionar entre uma grande coleção de checkpoints pré-treinados.

6. 6

   Implantar na Nuvem: Configure máquinas virtuais no Google Cloud com aceleradores apropriados (GPU/TPU) para treinamento em maior escala.

Casos de uso de Vision Transformer

• Classificação de Imagem
• Ajuste Fino de Modelos
• Transferência Zero-Shot
• Pesquisa em Visão Computacional
• IA Multimodal
• Treinamento em Larga Escala

Perguntas frequentes de Vision Transformer

• Quais são os principais modelos disponíveis no repositório Vision Transformer?

  O repositório apresenta principalmente implementações e modelos pré-treinados para as arquiteturas Vision Transformer (ViT) e MLP-Mixer. Ele também inclui recursos para modelos LiT (Locked-image text Tuning).

• Em quais datasets os modelos foram pré-treinados?

  Os modelos neste repositório foram pré-treinados nos datasets ImageNet e ImageNet-21k. Alguns modelos também utilizam técnicas de augmentation e regularização.

• Quais linguagens de programação e frameworks são usados neste repositório?

  O código é escrito principalmente em Python, utilizando os frameworks JAX e Flax para deep learning.

• Posso ajustar esses modelos em meu próprio dataset?

  Sim, o repositório fornece código e instruções para ajustar os modelos lançados em datasets personalizados. Exemplos para CIFAR-10 e CIFAR-100 estão incluídos.

• Como posso executar esses modelos se não tiver hardware local potente?

  O repositório oferece orientação detalhada sobre como configurar e usar máquinas virtuais com GPUs ou TPUs no Google Cloud para treinamento e experimentação.

• O que são modelos LiT e como são suportados?

  Modelos LiT permitem transferência zero-shot combinando compreensão de imagem e texto. O repositório fornece informações e notebooks Colab para usar esses modelos.

• Onde posso encontrar checkpoints pré-treinados para modelos ViT?

  Checkpoints pré-treinados estão disponíveis em vários buckets GCS, e o repositório fornece links e instruções sobre como baixá-los e usá-los. Mais de 50.000 checkpoints são acessíveis através de um notebook Colab dedicado.

• Qual é o propósito dos notebooks Colab `vit_jax.ipynb` e `vit_jax_augreg.ipynb`?

  O notebook `vit_jax.ipynb` demonstra o código JAX para Vision Transformers e MLP-Mixers. O notebook `vit_jax_augreg.ipynb` permite a exploração de mais de 50.000 checkpoints relacionados a data augmentation e regularização em ViTs.

• Existe suporte para tarefas multimodais?

  Sim, o repositório inclui recursos para modelos LiT, que são projetados para tarefas multimodais envolvendo compreensão de imagem e texto.

• Quais são os termos de licenciamento para o código e os modelos?

  O repositório é lançado sob a licença Apache-2.0 e é notado como um lançamento de código aberto preparado por Andreas Steiner, fork de `google-research/big_transfer`.