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ConvNeXt V2

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Este modelo se publicó en HF papers el 2023-01-02 y se contribuyó a Hugging Face Transformers el 2023-03-14.

ConvNeXt V2

Resumen

El modelo ConvNeXt V2 fue propuesto en ConvNeXt V2: Co-designing and Scaling ConvNets with Masked Autoencoders por Sanghyun Woo, Shoubhik Debnath, Ronghang Hu, Xinlei Chen, Zhuang Liu, In So Kweon, Saining Xie. ConvNeXt V2 es un modelo puramente convolucional (ConvNet), inspirado en el diseño de los Vision Transformers, y sucesor de ConvNeXT.

El resumen del artículo es el siguiente:

Impulsado por arquitecturas mejoradas y mejores marcos de aprendizaje de representaciones, el campo del reconocimiento visual ha experimentado una rápida modernización y un aumento de rendimiento a principios de la década de 2020. Por ejemplo, las ConvNets modernas, representadas por ConvNeXt, han demostrado un rendimiento sólido en diversos escenarios. Si bien estos modelos fueron diseñados originalmente para el aprendizaje supervisado con etiquetas de ImageNet, también pueden beneficiarse potencialmente de técnicas de aprendizaje auto-supervisado, como los autoencoderos enmascarados (MAE). Sin embargo, descubrimos que combinar simplemente estos dos enfoques conduce a un rendimiento deficiente. En este artículo, proponemos un marco de autoencoder enmascarado totalmente convolucional y una nueva capa de Normalización de Respuesta Global (GRN) que puede agregarse a la arquitectura ConvNeXt para mejorar la competencia de características entre canales. Este co-diseño de técnicas de aprendizaje auto-supervisado y mejoras arquitectónicas da lugar a una nueva familia de modelos llamada ConvNeXt V2, que mejora significativamente el rendimiento de las ConvNets puras en diversos benchmarks de reconocimiento, incluida la clasificación de ImageNet, la detección de COCO y la segmentación de ADE20K. También proporcionamos modelos ConvNeXt V2 preentrenados de varios tamaños, que van desde un modelo Atto eficiente de 3,7M de parámetros con una precisión top-1 del 76,7 % en ImageNet, hasta un modelo Huge de 650M que alcanza una precisión del 88,9 %, la mejor hasta la fecha, utilizando solo datos de entrenamiento públicos.

drawing ConvNeXt V2 architecture. Taken from the original paper.

Este modelo fue aportado por adirik. El código original se puede encontrar aquí.

Recursos

Una lista de recursos oficiales de Hugging Face y de la comunidad (indicados por 🌎) para ayudarte a empezar con ConvNeXt V2.

Image Classification

Si te interesa enviar un recurso para que se incluya aquí, no dudes en abrir una Pull Request y lo revisaremos. Lo ideal es que el recurso demuestre algo nuevo en lugar de duplicar un recurso existente.

ConvNextV2Config

clase transformers.ConvNextV2Config

< >

( transformers_version: str | None = Nonearchitectures: list[str] | None = Noneoutput_hidden_states: bool | None = Falsereturn_dict: bool | None = Truedtype: str | torch.dtype | None = Nonechunk_size_feed_forward: int = 0is_encoder_decoder: bool = Falseid2label: dict[int, str] | dict[str, str] | None = Nonelabel2id: dict[str, int] | dict[str, str] | None = Noneproblem_type: Literal['regression', 'single_label_classification', 'multi_label_classification'] | None = Nonenum_channels: int = 3patch_size: int | list[int] | tuple[int, int] = 4num_stages: int = 4hidden_sizes: list[int] | tuple[int, ...] | None = (96, 192, 384, 768)depths: list[int] | tuple[int, ...] | None = (3, 3, 9, 3)hidden_act: str = 'gelu'initializer_range: float = 0.02layer_norm_eps: float = 1e-12drop_path_rate: float | int = 0.0image_size: int | list[int] | tuple[int, int] = 224_out_features: list[str] | None = None_out_indices: list[int] | None = None )

Parámetros

  • num_channels (int, opcional, valor predeterminado 3) — El número de canales de entrada.
  • patch_size (Union[int, list[int], tuple[int, int]], opcional, valor predeterminado 4) — El tamaño (resolución) de cada parche.
  • num_stages (int, opcional, valor predeterminado 4) — El número de etapas en el modelo.
  • hidden_sizes (Union[list[int], tuple[int, ...]], opcional, valor predeterminado (96, 192, 384, 768)) — Dimensionalidad (tamaño oculto) en cada etapa del modelo.
  • depths (Union[list[int], tuple[int, ...]], opcional, valor predeterminado (3, 3, 9, 3)) — Profundidad de cada capa en el Transformer.
  • hidden_act (str, opcional, valor predeterminado gelu) — La función de activación no lineal (función o cadena) en el decodificador. Por ejemplo, "gelu", "relu", "silu", etc.
  • initializer_range (float, opcional, valor predeterminado 0.02) — La desviación estándar del truncated_normal_initializer para inicializar todas las matrices de pesos.
  • layer_norm_eps (float, opcional, valor predeterminado 1e-12) — El epsilon utilizado por las capas de normalización de capa.
  • drop_path_rate (Union[float, int], opcional, valor predeterminado 0.0) — Tasa de drop path para la fusión de parches.
  • image_size (Union[int, list[int], tuple[int, int]], opcional, valor predeterminado 224) — El tamaño (resolución) de cada imagen.

Esta es la clase de configuración para almacenar la configuración de un ConvNextV2Model. Se utiliza para instanciar un modelo Convnextv2 según los argumentos especificados, definiendo la arquitectura del modelo. Instanciar una configuración con los valores predeterminados producirá una configuración similar a la de facebook/convnextv2-tiny-1k-224

Los objetos de configuración heredan de PreTrainedConfig y se pueden usar para controlar las salidas del modelo. Lea la documentación de PreTrainedConfig para obtener más información.

Ejemplo:

>>> from transformers import ConvNeXTV2Config, ConvNextV2Model

>>> # Initializing a ConvNeXTV2 convnextv2-tiny-1k-224 style configuration
>>> configuration = ConvNeXTV2Config()

>>> # Initializing a model (with random weights) from the convnextv2-tiny-1k-224 style configuration
>>> model = ConvNextV2Model(configuration)

>>> # Accessing the model configuration
>>> configuration = model.config

ConvNextV2Model

clase transformers.ConvNextV2Model

< >

( config: ConvNextV2Config )

Parámetros

  • config (ConvNextV2Config) — Clase de configuración del modelo con todos los parámetros del modelo. Inicializar con un archivo de configuración no carga los pesos asociados con el modelo, solo la configuración. Consulte el método from_pretrained() para cargar los pesos del modelo.

El modelo Convnextv2 básico que emite estados ocultos sin ningún cabezal específico en la parte superior.

Este modelo hereda de PreTrainedModel. Consulta la documentación de la clase superior para los métodos genéricos que la biblioteca implementa para todos sus modelos (como la descarga o el guardado, el redimensionamiento de las incrustaciones de entrada, la poda de cabezas, etc.).

Este modelo también es una subclase de torch.nn.Module de PyTorch. Úsalo como un módulo de PyTorch regular y consulta la documentación de PyTorch para todo lo relacionado con el uso y el comportamiento generales.

forward

< >

( pixel_values: typing.Optional[torch.Tensor] = None**kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'> ) → BaseModelOutputWithPoolingAndNoAttention or tuple(torch.Tensor)

Parámetros

  • pixel_values (torch.Tensor de forma (batch_size, num_channels, image_size, image_size), opcional) — Los tensores correspondientes a las imágenes de entrada. Los valores de píxeles se pueden obtener utilizando ConvNextImageProcessor. Consulte ConvNextImageProcessor.call() para más detalles (processor_class utiliza ConvNextImageProcessor para procesar las imágenes).

Devuelve

BaseModelOutputWithPoolingAndNoAttention o tuple(torch.Tensor)

Un BaseModelOutputWithPoolingAndNoAttention o una tupla de torch.Tensor (si se pasa return_dict=False o cuando config.return_dict=False) que comprende varios elementos según la configuración (ConvNextV2Config) y las entradas.

El método forward de ConvNextV2Model reemplaza el método especial __call__.

Aunque la receta para la pasada hacia adelante debe definirse dentro de esta función, se debe llamar a la instancia de Module después en lugar de a esta, ya que la primera se encarga de ejecutar los pasos de pre y postprocesamiento, mientras que la segunda los ignora silenciosamente.

  • last_hidden_state (torch.Tensor de forma (batch_size, num_channels, height, width)) — Secuencia de estados ocultos en la salida de la última capa del modelo.

  • pooler_output (torch.Tensor de forma (batch_size, hidden_size)) — Estado oculto de la última capa después de una operación de agrupación en las dimensiones espaciales.

  • hidden_states (tuple(torch.Tensor), opcional, devuelto cuando se pasa output_hidden_states=True o cuando config.output_hidden_states=True) — Tupla de torch.Tensor (una para la salida de las incrustaciones, si el modelo tiene una capa de incrustaciones, + una para la salida de cada capa) de forma (batch_size, num_channels, height, width).

    Estados ocultos del modelo en la salida de cada capa más las salidas opcionales de la incrustación inicial.

Ejemplo:

ConvNextV2ForImageClassification

clase transformers.ConvNextV2ForImageClassification

< >

( config: ConvNextV2Config )

Parámetros

  • config (ConvNextV2Config) — Clase de configuración del modelo con todos los parámetros del modelo. Inicializar con un archivo de configuración no carga los pesos asociados con el modelo, solo la configuración. Consulte el método from_pretrained() para cargar los pesos del modelo.

Modelo ConvNextV2 con una cabeza de clasificación de imágenes en la parte superior (una capa lineal sobre las características agrupadas), por ejemplo, para ImageNet.

Este modelo hereda de PreTrainedModel. Consulta la documentación de la clase superior para los métodos genéricos que la biblioteca implementa para todos sus modelos (como la descarga o el guardado, el redimensionamiento de las incrustaciones de entrada, la poda de cabezas, etc.).

Este modelo también es una subclase de torch.nn.Module de PyTorch. Úsalo como un módulo de PyTorch regular y consulta la documentación de PyTorch para todo lo relacionado con el uso y el comportamiento generales.

forward

< >

( pixel_values: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonelabels: typing.Optional[torch.LongTensor] = None**kwargs ) → ImageClassifierOutputWithNoAttention or tuple(torch.Tensor)

Parámetros

  • pixel_values (torch.Tensor de forma (batch_size, num_channels, image_size, image_size), opcional) — Los tensores correspondientes a las imágenes de entrada. Los valores de píxeles se pueden obtener utilizando ConvNextImageProcessor. Consulte ConvNextImageProcessor.call() para más detalles (processor_class utiliza ConvNextImageProcessor para procesar las imágenes).
  • labels (torch.LongTensor de forma (batch_size,), opcional) — Etiquetas para calcular la pérdida de clasificación/regresión de imágenes. Los índices deben estar en [0, ..., config.num_labels - 1]. Si config.num_labels == 1 se calcula una pérdida de regresión (pérdida de error cuadrático medio), si config.num_labels > 1 se calcula una pérdida de clasificación (entropía cruzada).

Devuelve

ImageClassifierOutputWithNoAttention o tuple(torch.Tensor)

Un ImageClassifierOutputWithNoAttention o una tupla de torch.Tensor (si se pasa return_dict=False o cuando config.return_dict=False) que comprende varios elementos según la configuración (ConvNextV2Config) y las entradas.

El método forward de ConvNextV2ForImageClassification reemplaza el método especial __call__.

Aunque la receta para la pasada hacia adelante debe definirse dentro de esta función, se debe llamar a la instancia de Module después en lugar de a esta, ya que la primera se encarga de ejecutar los pasos de pre y postprocesamiento, mientras que la segunda los ignora silenciosamente.

  • loss (torch.Tensor de forma (1,), opcional, se devuelve cuando se proporciona labels) — Pérdida de clasificación (o de regresión si config.num_labels==1).
  • logits (torch.Tensor de forma (batch_size, config.num_labels)) — Puntuaciones de clasificación (o de regresión si config.num_labels==1) (antes de SoftMax).
  • hidden_states (tuple(torch.Tensor), opcional, devuelto cuando se pasa output_hidden_states=True o cuando config.output_hidden_states=True) — Tupla de torch.Tensor (una para la salida de las incrustaciones, si el modelo tiene una capa de incrustación, + una para la salida de cada etapa) de forma (batch_size, num_channels, height, width). Estados ocultos (también llamados mapas de características) del modelo en la salida de cada etapa.

Ejemplo:

>>> from transformers import AutoImageProcessor, ConvNextV2ForImageClassification
>>> import torch
>>> from datasets import load_dataset

>>> dataset = load_dataset("huggingface/cats-image")
>>> image = dataset["test"]["image"][0]

>>> image_processor = AutoImageProcessor.from_pretrained("facebook/convnextv2-tiny-1k-224")
>>> model = ConvNextV2ForImageClassification.from_pretrained("facebook/convnextv2-tiny-1k-224")

>>> inputs = image_processor(image, return_tensors="pt")

>>> with torch.no_grad():
...     logits = model(**inputs).logits

>>> # model predicts one of the 1000 ImageNet classes
>>> predicted_label = logits.argmax(-1).item()
>>> print(model.config.id2label[predicted_label])
...
Update on GitHub

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