Описание
Этот репозиторий GitHub, `google-research/vision_transformer`, предлагает исчерпывающую коллекцию ресурсов для работы с архитектурами Vision Transformer (ViT) и MLP-Mixer в области компьютерного зрения. Он служит центральным узлом для моделей и кода, полученных из нескольких ключевых исследовательских работ, включая "An Image is Worth 16x16 Words: Transformers for Image Recognition at Scale" и "MLP-Mixer: An all-MLP Architecture for Vision."
Читать далее
Репозиторий предоставляет предварительно обученные модели, которые были обучены на крупномасштабных наборах данных, таких как ImageNet и ImageNet-21k. Эти модели доступны для загрузки и могут быть дообучены для конкретных последующих задач. Код в основном написан на JAX и Flax, что обеспечивает гибкость для исследователей и разработчиков, работающих в этой экосистеме.
Ключевые возможности включают возможность дообучения моделей на пользовательских наборах данных, с примерами для распространенных наборов данных, таких как CIFAR-10 и CIFAR-100. Репозиторий также подробно описывает, как настроить виртуальные машины с GPU или TPU в Google Cloud для более обширного обучения и экспериментов. Кроме того, он включает ресурсы для изучения более 50 000 контрольных точек из статьи "How to train your ViT? Data, Augmentation, and Regularization in Vision Transformers", позволяя пользователям выбирать и дообучать модели на основе конкретных метрик производительности.
Целевая аудитория этого репозитория включает исследователей в области ИИ, инженеров машинного обучения и специалистов по компьютерному зрению, заинтересованных в использовании передовых моделей на основе трансформеров для распознавания изображений, классификации и других визуальных задач. Ценностное предложение заключается в предоставлении доступного, хорошо документированного кода и предварительно обученных моделей, которые ускоряют исследования и разработки в области трансформеров зрения.
В дополнение к ViT и MLP-Mixer, репозиторий также содержит ресурсы для моделей LiT (Locked-image text Tuning), обеспечивающих возможности нулевого переноса. Это расширяет полезность репозитория для мультимодальных приложений, включающих как изображения, так и текст. Проект подчеркивает воспроизводимость и предоставляет подробные инструкции по установке, дообучению и развертыванию в облаке.
- КатегорияИнструменты компьютерного зрения
- Модель ценообразованияОткрытый код
- РазвёртываниеОблако
- ПлатформыВеб
Основные функции Vision Transformer
Реализации модели Vision Transformer (ViT)
Реализации архитектуры MLP-Mixer
Предварительно обученные модели на ImageNet и ImageNet-21k
Код для дообучения в JAX/Flax
Поддержка моделей LiT (Locked-image text Tuning)
Colab-ноутбуки для интерактивного исследования и дообучения
Подробные инструкции по настройке облачных ВМ (GPU/TPU)
Доступ к более чем 50 000 контрольных точек для моделей ViT
Библиографические ссылки BibTeX для соответствующих исследовательских работ
Журнал изменений, детализирующий обновления репозитория и добавления моделей
Код для стратегий аугментации данных и регуляризации
Начало работы с Vision Transformer
Доступ к модели: Клонируйте репозиторий GitHub или получите доступ к предварительно обученным моделям из предоставленных корзин GCS.
Настройка среды: Установите JAX, зависимости Python и Flaxformer в зависимости от вашего оборудования (GPU/TPU).
Конфигурация обучения: Выберите или создайте файлы конфигурации для архитектуры модели, набора данных и параметров обучения.
Дообучение модели: Выполните скрипты дообучения, используя кодовую базу JAX/Flax с выбранным вами набором данных и конфигурациями.
Исследование контрольных точек: Используйте предоставленные Colab-ноутбуки для исследования и выбора из большой коллекции предварительно обученных контрольных точек.
Развертывание в облаке: Настройте виртуальные машины в Google Cloud с соответствующими ускорителями (GPU/TPU) для крупномасштабного обучения.
Варианты использования Vision Transformer
- Классификация изображений
- Дообучение моделей
- Нулевой перенос
- Исследования в области компьютерного зрения
- Мультимодальный ИИ
- Масштабное обучение
