timm documentation

HieraDet (SAM 2)

You are viewing main version, which requires installation from source. If you'd like regular pip install, checkout the latest stable version (v1.0.31).
Hugging Face's logo
Join the Hugging Face community

and get access to the augmented documentation experience

to get started

HieraDet (SAM 2)

Kategori: ViT · Kod: timm/models/hieradet_sam2.py · Mimariler: 5 · Önceden eğitilmiş ağırlıklar: 8 (ImageNet-1k sonuçları olan 0)

Segment Anything 2 (SAM 2)'nin pencere tabanlı dikkat ve pencere tabanlı konum gömme özelliklerine sahip, Hiera tabanlı görüntü kodlayıcısı olan HieraDet.

Makaleler

Kullanım

Önceden eğitilmiş ağırlıkları yükleme, görüntü ön işleme ve ince ayar için Hızlı Başlangıç bölümüne, modelleri omurga olarak kullanmak için ise Özellik Çıkarımı bölümüne bakın.

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

Model API desteği

ÖzellikHieraDet
features_only=True özellik haritaları✓ (adım 4, 8, 16, 32)
forward_intermediates()✓
prune_intermediate_layers()✓
Herhangi bir giriş boyutu, değişiklik gerekmez✓
set_input_size()–
dynamic_img_size=True–
set_grad_checkpointing()✓
Katman bazlı LR azaltma (group_matcher())✓
reset_classifier()✓

✓ destekleniyor, ✓ (kare) yalnızca kare boyutlarda çalışır, ✗ desteklenmiyor, – gerekli değil (model zaten herhangi bir giriş boyutunu kabul eder). Her özellik, rastgele başlatılmış bir model üzerinde çalıştırılarak kontrol edilir (HieraDet, 256 boyutunda sam2_hiera_tiny ile); aynı sınıftaki diğer mimarilerin de aynı şekilde davranması beklenir. Ayrıntılar için Model API sayfasına bakın.

Mimariler

MimariParametreler (M)GMAC'larGirdi boyutuÖnceden eğitilmiş ağırlıklar
hieradet_small34.738.512560
sam2_hiera_base_plus68.68227.488962
sam2_hiera_large212.15907.4810242
sam2_hiera_small33.95123.998962
sam2_hiera_tiny26.8599.868962

GMAC'lar ve parametre sayıları, her mimarinin varsayılan giriş boyutu ve sınıflandırıcısı içindir ve benchmark sonuçlarından alınmıştır.

Önceden eğitilmiş ağırlıklar

Top-1, belirtilen değerlendirme boyutunda results-imagenet.csv dosyasındaki ImageNet-1k doğrulama doğruluğudur; ağırlığın ImageNet-1k sonucu yoksa (ör. ön eğitim veya görsel-metin ağırlıkları) bu değer "-" olarak gösterilir. Classes, ön eğitilmiş sınıflandırıcının boyutudur; sınıflandırıcısı olmayan ağırlıklar için bu değer "none"dur.

AğırlıkGirdi boyutuEn iyi 1 (%)Değerlendirme boyutuSınıflarLisansHub
sam2_hiera_base_plus.fb_r896896--noneapache-2.0timm
sam2_hiera_base_plus.fb_r896_2pt1896--noneapache-2.0timm
sam2_hiera_large.fb_r10241024--noneapache-2.0timm
sam2_hiera_large.fb_r1024_2pt11024--noneapache-2.0timm
sam2_hiera_small.fb_r896896--noneapache-2.0timm
sam2_hiera_small.fb_r896_2pt1896--noneapache-2.0timm
sam2_hiera_tiny.fb_r896896--noneapache-2.0timm
sam2_hiera_tiny.fb_r896_2pt1896--noneapache-2.0timm
Update on GitHub