GCViT

Categoria: ViT · Código: timm/models/gcvit.py · Arquiteturas: 5 · Pesos pré-treinados: 5 (5 com resultados no ImageNet-1k)

Os Vision Transformers de Contexto Global (GCViT) alternam a atenção local em janelas com a atenção de contexto global, cujas consultas são geradas a partir de todo o mapa de recursos por um módulo convolucional.

Artigos

• Transformers de Visão com Contexto Global

Uso

Veja o Início rápido para carregar pesos pré-treinados, pré-processar imagens e fazer fine-tuning, e Extração de recursos para usar os modelos como backbones.

>>> import timm
>>> model = timm.create_model('gcvit_tiny.in1k', pretrained=True)
>>> data_config = timm.data.resolve_model_data_config(model)

Suporte à API de modelos

✓ suportado, ✓ (quadrado) funciona apenas para tamanhos quadrados, ✗ não suportado, – não necessário (o modelo já aceita qualquer tamanho de entrada). Verificado executando cada recurso em um modelo inicializado aleatoriamente (GlobalContextVit com gcvit_xxtiny em 224), espera-se que outras arquiteturas da mesma classe se comportem da mesma forma. Consulte a página Model API para mais detalhes.

Arquiteturas

Os GMACs e as contagens de parâmetros são para o tamanho de entrada e o classificador padrão de cada arquitetura, dos resultados do benchmark.

Pesos pré-treinados

Top-1 é a acurácia de validação no ImageNet-1k de results-imagenet.csv no tamanho de avaliação listado, - se o peso não tiver resultado no ImageNet-1k (por exemplo, pesos de pré-treinamento ou de imagem-texto). Classes é o tamanho do classificador pré-treinado, nenhum para pesos sem um.

Citação

@article{hatamizadeh2022global,
  title={Global Context Vision Transformers},
  author={Hatamizadeh, Ali and Yin, Hongxu and Kautz, Jan and Molchanov, Pavlo},
  journal={arXiv preprint arXiv:2206.09959},
  year={2022}
}