HieraDet (SAM 2)

カテゴリ: ViT · コード: timm/models/hieradet_sam2.py · アーキテクチャ: 5 · 事前学習済み重み: 8 (ImageNet-1kの結果を持つものは0)

Segment Anything 2 (SAM 2) の Hiera ベースの画像エンコーダーである HieraDet。ウィンドウ付きアテンションとウィンドウ付き位置埋め込みを備えています。

論文

• SAM 2: 画像と動画のセグメンテーション
• Hiera: 装飾を排した階層型ビジョン・トランスフォーマー

使用方法

事前学習済み重みの読み込み、画像の前処理、ファインチューニングについてはクイックスタートを、モデルをバックボーンとして使用する方法については特徴量抽出を参照してください。

>>> import timm
>>> model = timm.create_model('sam2_hiera_base_plus.fb_r896', pretrained=True)
>>> data_config = timm.data.resolve_model_data_config(model)

モデルAPIのサポート

✓ 対応、✓ (square) 正方形サイズのみ対応、✗ 非対応、– 不要（モデルはすでに任意の入力サイズを受け入れる）。各機能をランダムに初期化されたモデル（HieraDet、sam2_hiera_tiny、256）で実行して確認しました。同じクラスの他のアーキテクチャも同様に動作すると考えられます。詳細はModel APIページを参照してください。

アーキテクチャ

GMACsとパラメータ数は、各アーキテクチャのデフォルトの入力サイズと分類器に基づいており、ベンチマーク結果から得られたものです。

事前学習済み重み

Top-1 は、results-imagenet.csv に記載された評価サイズでの ImageNet-1k 検証精度です。- は、ImageNet-1k の結果がない重み（例: プリトレーニング用または画像-テキスト用重み）を示します。Classes は事前学習済み分類器のサイズで、分類器を持たない重みについては none です。