input = torch.ones(1, 3, 224, 224) # 1为batch_size(3 224 224)即表示输入图片尺寸 print(input.shape) model = vit_base_patch16_224_in21k() #使用VIT_Base模型,在imageNet21k上进行预训练 output = model(input) print(output.shape) 那么下面我们就一步步的对代码进行解读,首先我们先对...
vit_base_patch16_224_in21k.zipTē**мο 上传306.01 MB 文件格式 zip Transformer 计算机视觉 pytorch 人工智能 用于Vision Transformer的预训练模型,导入后提高训练准确率起点,有利于模型拟合。点赞(0) 踩踩(0) 反馈 所需:3 积分 电信网络下载 Copyright © 2015 - 2025 https://www.coder100.com/ All...
1 https://gitee.com/modelee/vit-base-patch16-224-in21k.git git@gitee.com:modelee/vit-base-patch16-224-in21k.git modelee vit-base-patch16-224-in21k vit-base-patch16-224-in21k深圳市奥思网络科技有限公司版权所有 Git 大全 Git 命令学习 CopyCat 代码克隆检测 APP与插件下载 Gitee Reward ...
(url, stream=True).raw) processor = ViTImageProcessor.from_pretrained('google/vit-base-patch16-224-in21k') model = FlaxViTModel.from_pretrained('google/vit-base-patch16-224-in21k') inputs = processor(images=image, return_tensors="np") outputs = model(**inputs) last_hidden_states = ...
--weights ./vit_base_patch16_224_in21k.pth 下那个在21k上预训练的权重 2022-11-24 15:392回复 you点小帅把else ['pre_logits.fc.weight', 'pre_logits.fc.bias', 'head.weight', 'head.bias']改成else ['patch_embed.proj.weight', 'patch_embed.proj.bias', 'head.weight', 'head.bias']...
,将输入图片 (224 x 224) 按照16x16大小的Patch进行划分,划分后会得到(224/16)^2=196个Patches。接着通过线性映射将每个Patch映射到一维向量中,每个Patche数据shape为[16, 16, 3]通过映射得到一个长度为768的向量(后面直接称为token)。把shape为[16, 16, 3]转化为[768]...
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input = torch.ones(1, 3, 224, 224) # 1为batch_size (3 224 224)即表示输入图片尺寸 print(input.shape) model = vit_base_patch16_224_in21k() #使用VIT_Base模型,在imageNet21k上进行预训练 output = model(input) print(output.shape) ...
vit-base-patch16-224-in21k.zip Za**ny上传306.01MB文件格式zip vit模型 (0)踩踩(0) 所需:1积分
即你选择了VIT_Base模型并在ImageNet21k上做预训练，你就要使用./vit_base_patch16_224_in21k.pth的...