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96613910
编写于
2月 07, 2023
作者:
悟、
提交者:
zengshao0622
2月 07, 2023
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+16
-16
docs/zh_CN/models/ImageNet1k/FoundationViT.md
docs/zh_CN/models/ImageNet1k/FoundationViT.md
+16
-16
未找到文件。
docs/zh_CN/models/ImageNet1k/FoundationViT.md
浏览文件 @
96613910
...
...
@@ -13,14 +13,14 @@
## 2. 使用说明
以模型
`CLIP_base_patch16_224`
为例,使用该模型以及对应的预训练权重进行特征提取的代码如下:
以模型
`CLIP_
vit_
base_patch16_224`
为例,使用该模型以及对应的预训练权重进行特征提取的代码如下:
```
python
from
ppcls.utils
import
config
from
ppcls.arch
import
build_model
import
paddle
pretrained
=
'./paddle_weights/C
AE
_base_patch16_224.pdparams'
# path to pretrained weight
cfg
=
{
"Arch"
:
{
"name"
:
"CLIP_base_patch16_224"
}}
pretrained
=
'./paddle_weights/C
LIP_vit
_base_patch16_224.pdparams'
# path to pretrained weight
cfg
=
{
"Arch"
:
{
"name"
:
"CLIP_
vit_
base_patch16_224"
}}
model
=
build_model
(
cfg
,
mode
=
"train"
)
model
.
set_state_dict
(
paddle
.
load
(
pretrained
))
inputs
=
paddle
.
randn
((
1
,
3
,
224
,
224
))
# create input
...
...
@@ -33,19 +33,19 @@ output = model(inputs) # the output of model embeding
| 系列 | 模型 | 模型大小 | embedding_size | 预训练数据集 |
| :----: | :----------------------: | :------: | :------------: | :----------------------------------------------: |
| CLIP | CLIP_base_patch16_224 | 85M | 768 | WIT |
| CLIP | CLIP_base_patch32_224 | 87M | 768 | WIT |
| CLIP | CLIP_large_patch14_224 | 302M | 1024 | WIT |
| CLIP | CLIP_large_patch14_336 | 302M | 1024 | WIT |
| BEiTv2 | BEiTv2_base_patch16_224 | 85M | 768 | ImageNet-1k |
| BEiTv2 | BEiTv2_large_patch16_224 | 303M | 1024 | ImageNet-1k |
| MoCoV3 | MoCoV3_small | 21M | 384 | ImageNet-1k |
| MoCoV3 | MoCoV3_base | 85M | 768 | ImageNet-1k |
| MAE | MAE_base_patch16 | 85M | 768 | ImageNet-1k |
| MAE | MAE_large_patch16 | 303M | 1024 | ImageNet-1k |
| MAE | MAE_huge_patch14 | 630M | 1280 | ImageNet-1k |
| EVA | EVA_huge_patch14 | 1010M | 1408 | ImageNet-21k, CC12M, CC2M, Object365,COCO, ADE |
| CAE | CAE_base_patch16_224 | 85M | 768 | ImageNet-1k |
| CLIP | CLIP_
vit_
base_patch16_224 | 85M | 768 | WIT |
| CLIP | CLIP_
vit_
base_patch32_224 | 87M | 768 | WIT |
| CLIP | CLIP_
vit_
large_patch14_224 | 302M | 1024 | WIT |
| CLIP | CLIP_
vit_
large_patch14_336 | 302M | 1024 | WIT |
| BEiTv2 | BEiTv2_
vit_
base_patch16_224 | 85M | 768 | ImageNet-1k |
| BEiTv2 | BEiTv2_
vit_
large_patch16_224 | 303M | 1024 | ImageNet-1k |
| MoCoV3 | MoCoV3_
vit_
small | 21M | 384 | ImageNet-1k |
| MoCoV3 | MoCoV3_
vit_
base | 85M | 768 | ImageNet-1k |
| MAE | MAE_
vit_
base_patch16 | 85M | 768 | ImageNet-1k |
| MAE | MAE_
vit_
large_patch16 | 303M | 1024 | ImageNet-1k |
| MAE | MAE_
vit_
huge_patch14 | 630M | 1280 | ImageNet-1k |
| EVA | EVA_
vit_
huge_patch14 | 1010M | 1408 | ImageNet-21k, CC12M, CC2M, Object365,COCO, ADE |
| CAE | CAE_
vit_
base_patch16_224 | 85M | 768 | ImageNet-1k |
## 4. 参考文献
...
...
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