maxvit_tiny_tf_384.in1k模型卡

一种官方的MaxViT图像分类模型。由论文作者在ImageNet-1k上使用tensorflow训练，由Ross Wightman将官方的Tensorflow实现（ https://github.com/google-research/maxvit ）移植到PyTorch上。

maxxvit.py 中的模型变种

MaxxViT包括一些相关的模型架构，它们共享相同的结构，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 - 所有阶段都采用相同的块结构，每个块包含一个MBConv（深度可分离）卷积块，后面是两个自注意力块，它们具有不同的分区方案（窗口，然后网格）。
• CoAtNeXt - 一个timm特定的架构，用ConvNeXt块替代CoAtNet中的MBConv块。所有归一化层都是LayerNorm（没有BatchNorm）。
• MaxxViT - 一个timm特定的架构，用ConvNeXt块替代MaxViT中的MBConv块。所有归一化层都是LayerNorm（没有BatchNorm）。
• MaxxViT-V2 - MaxxViT的一个变体，去除了窗口块注意力，只保留ConvNeXt块和网格注意力，并提供了更宽的宽度来补偿。

除了上述主要变种外，从模型到模型还存在一些细微的变化。任何包含字符串rw的模型名称都是timm特定的配置，进行了建模调整以优化PyTorch的使用方式。这些模型是在进行初始复现训练时创建的，因此存在一些变化。所有包含字符串tf的模型都是完全匹配原始论文作者基于Tensorflow的模型，并将权重移植到PyTorch上。这包括了许多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（百万）：31.0
  • GMACs：17.5
  • 激活数（百万）：123.4
  • 图像大小：384 x 384
• 论文：
  • MaxViT: Multi-Axis Vision Transformer： https://arxiv.org/abs/2204.01697
• 数据集： ImageNet-1k

模型用法

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('maxvit_tiny_tf_384.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(
    'maxvit_tiny_tf_384.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, 192, 192])
    #  torch.Size([1, 64, 96, 96])
    #  torch.Size([1, 128, 48, 48])
    #  torch.Size([1, 256, 24, 24])
    #  torch.Size([1, 512, 12, 12])

    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(
    'maxvit_tiny_tf_384.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, 12, 12) 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进行比较

按吞吐量（样本/秒）进行比较

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}
}