coatnet_rmlp_nano_rw_224.sw_in1k模型卡片

这是一个特定于timm的CoAtNet模型（采用Swin-V2激发的MLP Log-CPB（连续对数坐标相对位置偏差）的图像分类模型）。由Ross Wightman在ImageNet-1k上使用timm进行训练。

感谢 TRC 计划的支持，ImageNet-1k的训练是在TPU上完成的。

maxxvit.py 中的模型变体

MaxxViT涵盖了许多相关的模型架构，它们共享一个共同结构，包括：

• CoAtNet - 在早期阶段将MBConv（深度可分离）卷积块与后期的自注意力变换块相结合。
• MaxViT - 所有阶段都使用相同的块，每个块包含一个MBConv（深度可分离）卷积块，后面跟随两个具有不同分区方案（窗口和网格）的自注意块。
• CoAtNeXt - 一种timm特定的架构，它在CoAtNet中使用ConvNeXt块而不是MBConv块。所有归一化层都是LayerNorm层（没有BatchNorm）。
• MaxxViT - 一种timm特定的架构，它在MaxViT中使用ConvNeXt块而不是MBConv块。所有归一化层都是LayerNorm层（没有BatchNorm）。
• MaxxViT-V2 - MaxxViT的一个变种，它去除了窗口块自注意力，仅保留ConvNeXt块和具有更大宽度的网格注意力来弥补。

除了上述主要变体之外，从一个模型到另一个模型还有一些微小的变化。任何包含字符串“rw”的模型名称都是timm特定的配置，进行了调整以适应PyTorch的即时执行。这些模型是在训练初始版本时创建的，因此存在变异。“tf”字符串的所有模型都与原始论文作者基于Tensorflow的模型完全匹配，并将权重移植到PyTorch中。这包括许多MaxViT模型。官方的CoAtNet模型从未发布过。

模型详细信息

• 模型类型：图像分类/特征骨干
• 模型统计信息：
  • 参数数目（M）：15.1
  • GMACs：2.6
  • 激活数目（M）：20.3
  • 图像大小：224 x 224
• 论文：
  • CoAtNet：将卷积和注意力结合应用于所有数据大小： https://arxiv.org/abs/2201.03545
  • Swin Transformer V2：提高容量和分辨率： https://arxiv.org/abs/2111.09883
• 数据集：ImageNet-1k

模型用途

图像分类

from urllib.request import urlopen
from PIL import Image
import timm

img = Image.open(urlopen(
    'https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/beignets-task-guide.png'
))

model = timm.create_model('coatnet_rmlp_nano_rw_224.sw_in1k', pretrained=True)
model = model.eval()

# get model specific transforms (normalization, resize)
data_config = timm.data.resolve_model_data_config(model)
transforms = timm.data.create_transform(**data_config, is_training=False)

output = model(transforms(img).unsqueeze(0))  # unsqueeze single image into batch of 1

top5_probabilities, top5_class_indices = torch.topk(output.softmax(dim=1) * 100, k=5)

特征图提取

from urllib.request import urlopen
from PIL import Image
import timm

img = Image.open(urlopen(
    'https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/beignets-task-guide.png'
))

model = timm.create_model(
    'coatnet_rmlp_nano_rw_224.sw_in1k',
    pretrained=True,
    features_only=True,
)
model = model.eval()

# get model specific transforms (normalization, resize)
data_config = timm.data.resolve_model_data_config(model)
transforms = timm.data.create_transform(**data_config, is_training=False)

output = model(transforms(img).unsqueeze(0))  # unsqueeze single image into batch of 1

for o in output:
    # print shape of each feature map in output
    # e.g.:
    #  torch.Size([1, 64, 112, 112])
    #  torch.Size([1, 64, 56, 56])
    #  torch.Size([1, 128, 28, 28])
    #  torch.Size([1, 256, 14, 14])
    #  torch.Size([1, 512, 7, 7])

    print(o.shape)

图像嵌入

from urllib.request import urlopen
from PIL import Image
import timm

img = Image.open(urlopen(
    'https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/beignets-task-guide.png'
))

model = timm.create_model(
    'coatnet_rmlp_nano_rw_224.sw_in1k',
    pretrained=True,
    num_classes=0,  # remove classifier nn.Linear
)
model = model.eval()

# get model specific transforms (normalization, resize)
data_config = timm.data.resolve_model_data_config(model)
transforms = timm.data.create_transform(**data_config, is_training=False)

output = model(transforms(img).unsqueeze(0))  # output is (batch_size, num_features) shaped tensor

# or equivalently (without needing to set num_classes=0)

output = model.forward_features(transforms(img).unsqueeze(0))
# output is unpooled, a (1, 512, 7, 7) shaped tensor

output = model.forward_head(output, pre_logits=True)
# output is a (1, num_features) shaped tensor

模型比较

按Top-1排序

按吞吐量（样本/秒）排序

引用

@misc{rw2019timm,
  author = {Ross Wightman},
  title = {PyTorch Image Models},
  year = {2019},
  publisher = {GitHub},
  journal = {GitHub repository},
  doi = {10.5281/zenodo.4414861},
  howpublished = {\url{https://github.com/huggingface/pytorch-image-models}}
}

@article{tu2022maxvit,
  title={MaxViT: Multi-Axis Vision Transformer},
  author={Tu, Zhengzhong and Talebi, Hossein and Zhang, Han and Yang, Feng and Milanfar, Peyman and Bovik, Alan and Li, Yinxiao},
  journal={ECCV},
  year={2022},
}        

@article{dai2021coatnet,
  title={CoAtNet: Marrying Convolution and Attention for All Data Sizes},
  author={Dai, Zihang and Liu, Hanxiao and Le, Quoc V and Tan, Mingxing},
  journal={arXiv preprint arXiv:2106.04803},
  year={2021}
}