ツイン

カテゴリ: ViT · コード: timm/models/twins.py · アーキテクチャ: 6 · 事前学習済み重み: 6 (ImageNet-1kの結果を含む6)

Twins-PCPVT（条件付き位置エンコーディング付き Pyramid Vision Transformer）と Twins-SVT（空間的に分離可能な自己注意、ローカルグループ化された注意とグローバルなサブサンプリングされた注意を交互に適用）。

論文

• Twins: Vision Transformerにおける空間的アテンションの設計を再考する

使用方法

事前学習済み重みの読み込み、画像の前処理、ファインチューニングについてはクイックスタートを、モデルをバックボーンとして使用する方法については特徴量抽出を参照してください。

>>> import timm
>>> model = timm.create_model('twins_pcpvt_small.in1k', pretrained=True)
>>> data_config = timm.data.resolve_model_data_config(model)

モデルAPIのサポート

✓ 対応、✓ (square) 正方形サイズのみ対応、✗ 非対応、– 不要（モデルはすでに任意の入力サイズを受け入れる）。各機能をランダムに初期化されたモデル（Twins の twins_svt_small、224）で実行して確認しています。同じクラスの他のアーキテクチャも同様に動作すると予想されます。詳細はModel APIページを参照してください。

アーキテクチャ

GMACsとパラメータ数は、各アーキテクチャのデフォルトの入力サイズと分類器に基づいており、ベンチマーク結果から得られたものです。

事前学習済み重み

Top-1 は、results-imagenet.csv に記載された評価サイズでの ImageNet-1k 検証精度です。- は、ImageNet-1k の結果がない重み（例: プリトレーニング用または画像-テキスト用重み）を示します。Classes は事前学習済み分類器のサイズで、分類器を持たない重みについては none です。