parser.add_argument('--weights', type=str, default='./vit_base_patch16_224_in21k.pth', help='initial weights path') 我们需要将'./vit_base_patch16_224_in21k.pth'换成自己下载预训练权重的地址。「需要注意的时这里的预训练权重需要和你创建模型时选择的模型是一样的,即你选择了VIT_Base模...
--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']...
weights ported from official Google JAX impl: https://github.com/rwightman/pytorch-image-models/releases/download/v0.1-vitjx/jx_vit_base_patch16_224_in21k-e5005f0a.pth """ model = VisionTransformer(img_size=224, patch_size=16, embed_dim=768...
# 预训练权重路径,如果不想载入就设置为空字符 parser.add_argument('--weights', type=str, default='./vit_base_patch16_224_in21k.pth', help='initial weights path') 1. 2. 3. 我们需要将'./vit_base_patch16_224_in21k.pth'换成自己下载预训练权重的地址。需要注意的时这里的预训练权重...
python mindformers/models/vit/convert_weight.py --torch_path"PATH OF ViT-Base.pth"--mindspore_path"SAVE PATH OF vit_base_p16.ckpt" 基于API的快速使用 可以使用AutoClass接口,通过模型名称自动下载并加载权重 from_pretrained()接口会自动从云上下载预训练的模型,存储路径:mindformers/checkpoint_download/...
花卉分类数据集下载完成后,需要将其解压到项目文件夹中。该项目文件夹包含训练脚本(train.py)和预测脚本(predict.py),以及保存了5类花卉图片数据的flower_photos文件夹。此外,还需要一个预训练模型(jx_vit_base_patch16_224_in21k-e5005f0a.pth),用于基于此训练模型来训练自己的数据集。 通过使用VIT模型进行花卉...
from keras_cv_attention_models import beit, model_surgery mm = beit.BeitBasePatch16() mm = model_surgery.prepare_for_tflite(mm) converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_keras_model(mm) open(mm.name + ".tflite", "wb").write(converter.convert()) Detection models including efficinetdet...
python mindformers/models/vit/convert_weight.py --torch_path "PATH OF ViT-Base.pth" --mindspore_path "SAVE PATH OF vit_base_p16.ckpt" 基于API的快速使用 基于AutoClass的快速使用 可以使用AutoClass接口,通过模型名称自动下载并加载权重 from_pretrained() 接口会自动从云上下载预训练的模型,存储路径...
我把16x16的无重叠patch叫做pixel tokens，对应的语义特征叫做semantic tokens。自然pixel tokens是没什么...
elif self.name_model == 'vit_base' and self.patch_size == 16: url = "dino_vitbase16_pretrain/dino_vitbase16_pretrain.pth" elif self.name_model == 'vit_base' and self.patch_size == 8: url = "dino_vitbase8_pretrain/dino_vitbase8_pretrain.pth" ...