timm documentation

HieraDet (SAM 2)

Hugging Face's logo
Join the Hugging Face community

and get access to the augmented documentation experience

to get started

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

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

FiturHieraDet
feature maps features_only=True✓ (strides 4, 8, 16, 32)
forward_intermediates()✓
prune_intermediate_layers()✓
Ukuran input apa pun, tidak perlu perubahan✓
set_input_size()–
dynamic_img_size=True–
set_grad_checkpointing()✓
Penurunan LR per lapisan (group_matcher())✓
reset_classifier()✓

✓ 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

ArsitekturParameter (M)GMACsUkuran inputBobot terlatih
hieradet_small34.738.512560
sam2_hiera_base_plus68.68227.488962
sam2_hiera_large212.15907.4810242
sam2_hiera_small33.95123.998962
sam2_hiera_tiny26.8599.868962

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.

BobotUkuran inputTop-1 (%)Ukuran evaluasiKelasLisensiHub
sam2_hiera_base_plus.fb_r896896--noneapache-2.0timm
sam2_hiera_base_plus.fb_r896_2pt1896--noneapache-2.0timm
sam2_hiera_large.fb_r10241024--noneapache-2.0timm
sam2_hiera_large.fb_r1024_2pt11024--noneapache-2.0timm
sam2_hiera_small.fb_r896896--noneapache-2.0timm
sam2_hiera_small.fb_r896_2pt1896--noneapache-2.0timm
sam2_hiera_tiny.fb_r896896--noneapache-2.0timm
sam2_hiera_tiny.fb_r896_2pt1896--noneapache-2.0timm
Update on GitHub