库名称: transformers
许可证: apple-amlr
评估指标:

• 准确率

任务标签: 图像特征提取
标签:

• 视觉
• 图像特征提取
• mlx
• pytorch

模型索引:

• 名称: aimv2-1B-patch14-336
  结果:
  • 任务:
    类型: 分类
    名称: 分类
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    名称: imagenet-1k
    类型: imagenet-1k
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  • 任务:
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    类型: inaturalist-18
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    类型: domainnet-infographic
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      值: 73.7
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      已验证: 否

简介

[AIMv2 论文] [BibTeX]

我们介绍了通过多模态自回归目标预训练的 AIMv2 系列视觉模型。
AIMv2 预训练方法简单直接，能有效扩展。AIMv2 的亮点包括：

1. 在多数多模态理解基准测试中表现优于 OAI CLIP 和 SigLIP。
2. 在开放词汇目标检测和指代表达理解任务中表现优于 DINOv2。
3. 展现出强大的识别性能，AIMv2-3B 在使用冻结主干的情况下在 ImageNet 上达到 89.5% 的准确率。

使用方法

PyTorch

import requests  
from PIL import Image  
from transformers import AutoImageProcessor, AutoModel  

url = "http://images.cocodataset.org/val2017/000000039769.jpg"  
image = Image.open(requests.get(url, stream=True).raw)  

processor = AutoImageProcessor.from_pretrained(  
    "apple/aimv2-1B-patch14-336",  
)  
model = AutoModel.from_pretrained(  
    "apple/aimv2-1B-patch14-336",  
    trust_remote_code=True,  
)  

inputs = processor(images=image, return_tensors="pt")  
outputs = model(**inputs)  

JAX

import requests  
from PIL import Image  
from transformers import AutoImageProcessor, FlaxAutoModel  

url = "http://images.cocodataset.org/val2017/000000039769.jpg"  
image = Image.open(requests.get(url, stream=True).raw)  

processor = AutoImageProcessor.from_pretrained(  
    "apple/aimv2-1B-patch14-336",  
)  
model = FlaxAutoModel.from_pretrained(  
    "apple/aimv2-1B-patch14-336",  
    trust_remote_code=True,  
)  

inputs = processor(images=image, return_tensors="jax")  
outputs = model(**inputs)  

引用

如果您觉得我们的工作有用，请考虑引用：

@misc{fini2024multimodalautoregressivepretraininglarge,  
  author      = {Fini, Enrico and Shukor, Mustafa and Li, Xiujun and Dufter, Philipp and Klein, Michal and Haldimann, David and Aitharaju, Sai and da Costa, Victor Guilherme Turrisi and Béthune, Louis and Gan, Zhe and Toshev, Alexander T and Eichner, Marcin and Nabi, Moin and Yang, Yinfei and Susskind, Joshua M. and El-Nouby, Alaaeldin},  
  url         = {https://arxiv.org/abs/2411.14402},  
  eprint      = {2411.14402},  
  eprintclass = {cs.CV},  
  eprinttype  = {arXiv},  
  title       = {Multimodal Autoregressive Pre-training of Large Vision Encoders},  
  year        = {2024},  
}