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:
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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预训练简单直接，能有效扩展。AIMv2的一些亮点包括：

1. 在大多数多模态理解基准测试中优于OAI CLIP和SigLIP。
2. 在开放词汇目标检测和指代表达理解方面优于DINOv2。
3. 表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/aimv2-3B-patch14-224",
)
model = AutoModel.from_pretrained(
    "apple/aimv2-3B-patch14-224",
    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/aimv2-3B-patch14-224",
)
model = FlaxAutoModel.from_pretrained(
    "apple/aimv2-3B-patch14-224",
    trust_remote_code=True,
)

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

引用

如果您发现我们的工作有用，请考虑引用我们：

@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},
}