timm documentation
HieraDet (SAM 2)
HieraDet (SAM 2)
Kategori: ViT · Kode: timm/models/hieradet_sam2.py · Arsitektur: 5 · Bobot terlatih: 8 (0 dengan hasil ImageNet-1k)
HieraDet, encoder gambar berbasis Hiera dari Segment Anything 2 (SAM 2), dengan windowed attention dan windowed position embeddings.
Makalah
- SAM 2: Segment Anything pada Gambar dan Video
- Hiera: Vision Transformer Hierarkis Tanpa Fitur Tambahan
Penggunaan
Lihat Quickstart untuk memuat bobot terlatih, prapemrosesan gambar, dan penyesuaian halus, serta Ekstraksi Fitur untuk menggunakan model sebagai tulang punggung.
>>> import timm
>>> model = timm.create_model('sam2_hiera_base_plus.fb_r896', pretrained=True)
>>> data_config = timm.data.resolve_model_data_config(model)Dukungan API Model
✓ didukung, ✓ (persegi) hanya berfungsi untuk ukuran persegi, ✗ tidak didukung, – tidak diperlukan (model sudah menerima ukuran input apa pun). Diperiksa dengan menjalankan setiap fitur pada model yang diinisialisasi secara acak (HieraDet dengan sam2_hiera_tiny pada 256), arsitektur lain dari kelas yang sama diharapkan berperilaku sama. Lihat halaman Model API untuk detailnya.
Arsitektur
| Arsitektur | Parameter (M) | GMACs | Ukuran input | Bobot terlatih |
|---|---|---|---|---|
hieradet_small | 34.73 | 8.51 | 256 | 0 |
sam2_hiera_base_plus | 68.68 | 227.48 | 896 | 2 |
sam2_hiera_large | 212.15 | 907.48 | 1024 | 2 |
sam2_hiera_small | 33.95 | 123.99 | 896 | 2 |
sam2_hiera_tiny | 26.85 | 99.86 | 896 | 2 |
GMACs dan jumlah parameter adalah untuk ukuran input dan klasifer default dari setiap arsitektur, dari hasil benchmark.
Bobot terlatih
Top-1 adalah akurasi validasi ImageNet-1k dari results-imagenet.csv pada ukuran eval yang tercantum, - jika bobot tidak memiliki hasil ImageNet-1k (misalnya bobot pretraining atau image-text). Classes adalah ukuran dari classifier pretrained, none untuk bobot yang tidak memilikinya.
| Bobot | Ukuran input | Top-1 (%) | Ukuran evaluasi | Kelas | Lisensi | Hub |
|---|---|---|---|---|---|---|
sam2_hiera_base_plus.fb_r896 | 896 | - | - | none | apache-2.0 | timm |
sam2_hiera_base_plus.fb_r896_2pt1 | 896 | - | - | none | apache-2.0 | timm |
sam2_hiera_large.fb_r1024 | 1024 | - | - | none | apache-2.0 | timm |
sam2_hiera_large.fb_r1024_2pt1 | 1024 | - | - | none | apache-2.0 | timm |
sam2_hiera_small.fb_r896 | 896 | - | - | none | apache-2.0 | timm |
sam2_hiera_small.fb_r896_2pt1 | 896 | - | - | none | apache-2.0 | timm |
sam2_hiera_tiny.fb_r896 | 896 | - | - | none | apache-2.0 | timm |
sam2_hiera_tiny.fb_r896_2pt1 | 896 | - | - | none | apache-2.0 | timm |