XCiT

Категория: ViT · Код: timm/models/xcit.py · Архитектуры: 28 · Предобученные веса: 42 (42 с результатами ImageNet-1k)

Cross-Covariance Image Transformers (XCiT) заменяют само-внимание токенов на кросс-ковариационное внимание по каналам признаков, линейное по числу токенов, и добавляют слои локального взаимодействия патчей.

Статьи

• XCiT: трансформеры изображений с перекрёстной ковариацией

Использование

См. раздел Быстрый старт для загрузки предобученных весов, предобработки изображений и дообучения, а также раздел Извлечение признаков для использования моделей в качестве базовых архитектур.

>>> import timm
>>> model = timm.create_model('xcit_small_12_p8_224.fb_dist_in1k', pretrained=True)
>>> data_config = timm.data.resolve_model_data_config(model)

Поддержка Model API

✓ поддерживается, ✓ (квадрат) работает только для квадратных размеров, ✗ не поддерживается, – не требуется (модель уже принимает входные данные любого размера). Проверено путём запуска каждой функции на случайно инициализированной модели (Xcit с xcit_nano_12_p8_224 при размере 224); ожидается, что другие архитектуры того же класса будут вести себя аналогично. Подробности см. на странице Model API.

Архитектуры

GMACs и количество параметров указаны для размера входных данных и классификатора по умолчанию для каждой архитектуры, согласно результатам бенчмарков.

Предобученные веса

Top-1 — это точность на валидационном наборе ImageNet-1k из results-imagenet.csv для указанного размера оценки, - если для весов нет результата ImageNet-1k (например, веса для предобучения или изображения-текст). Classes — размер предобученного классификатора, none для весов без классификатора.