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使用DINO训练的视觉Transformer模型（基础尺寸，8x8图像块）

该视觉Transformer（ViT）模型采用DINO方法训练，源自Mathilde Caron、Hugo Touvron等人在论文《自监督视觉Transformer的新兴特性》中提出，并首次发布于此代码库。需说明：DINO团队未提供本模型的官方说明卡，当前内容由Hugging Face团队撰写。

模型描述

视觉Transformer（ViT）是一种基于Transformer编码器架构（类似BERT）的模型，通过自监督方式在ImageNet-1k数据集（224x224像素分辨率）上进行预训练。图像被处理为8x8像素块的线性嵌入序列，序列起始处添加了用于分类任务的[CLS]标记，并在输入Transformer编码器前加入绝对位置嵌入。需注意：该模型未包含任何微调头部。

通过预训练，模型可学习图像的内在表征，适用于下游任务的特征提取。例如对于带标注图像数据集，可在预训练编码器顶部添加线性层训练标准分类器，通常利用[CLS]标记的最后隐藏状态作为整图表征。

使用场景与限制

该原始模型可用于图像分类任务。建议访问模型中心查找针对特定任务的微调版本。

使用方法

from transformers import ViTImageProcessor, ViTModel
from PIL import Image
import requests

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

processor = ViTImageProcessor.from_pretrained('facebook/dino-vitb8')
model = ViTModel.from_pretrained('facebook/dino-vitb8')

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

引用信息

@article{DBLP:journals/corr/abs-2104-14294,
  author    = {Mathilde Caron and
               Hugo Touvron and
               Ishan Misra and
               Herv{\'{e}} J{\'{e}}gou and
               Julien Mairal and
               Piotr Bojanowski and
               Armand Joulin},
  title     = {Emerging Properties in Self-Supervised Vision Transformers},
  journal   = {CoRR},
  volume    = {abs/2104.14294},
  year      = {2021},
  url       = {https://arxiv.org/abs/2104.14294},
  archivePrefix = {arXiv},
  eprint    = {2104.14294},
  timestamp = {Tue, 04 May 2021 15:12:43 +0200},
  biburl    = {https://dblp.org/rec/journals/corr/abs-2104-14294.bib},
  bibsource = {dblp computer science bibliography, https://dblp.org}
}