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."
Ler mais
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.
- CategoriaFerramentas de visão computacional
- Modelo de preçosCódigo aberto
- ImplantaçãoNuvem
- PlataformasWeb
Recursos principais 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
Acessar Modelo: Clone o repositório GitHub ou acesse modelos pré-treinados de buckets GCS fornecidos.
Configurar Ambiente: Instale JAX, dependências Python e Flaxformer com base no seu hardware (GPU/TPU).
Configurar Treinamento: Selecione ou crie arquivos de configuração para a arquitetura do modelo, dataset e parâmetros de treinamento.
Ajustar Modelo: Execute scripts de fine-tuning usando a base de código JAX/Flax com seu dataset e configurações escolhidos.
Explorar Checkpoints: Utilize os notebooks Colab fornecidos para explorar e selecionar entre uma grande coleção de checkpoints pré-treinados.
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
