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BEiT（基础尺寸模型，基于ImageNet-1k微调）

BEiT模型以自监督方式在ImageNet-21k（1400万张图像，21,841个类别）上以224x224分辨率进行预训练，并在ImageNet 2012（100万张图像，1000个类别）上以384x384分辨率进行微调。该模型由Hangbo Bao、Li Dong和Furu Wei在论文BEIT: BERT Pre-Training of Image Transformers中提出，并首次发布于此代码库。

免责声明：发布BEiT的团队未为此模型编写模型卡片，因此本卡片由Hugging Face团队撰写。

模型描述

BEiT模型是一种视觉Transformer（ViT），即类似BERT的Transformer编码器架构。与原始ViT模型不同，BEiT通过自监督方式在ImageNet-21k的大规模图像集（224x224像素分辨率）上预训练。其预训练目标是基于掩码图像块预测OpenAI DALL-E的VQ-VAE编码器生成的视觉标记。随后，模型以监督方式在ImageNet（又称ILSVRC2012，包含100万张图像和1000个类别）上以224x224分辨率微调。

图像被处理为固定尺寸块（16x16分辨率）的序列并线性嵌入。与原始ViT不同，BEiT采用类似T5的相对位置编码而非绝对位置编码，并通过平均池化所有图像块的最终隐藏状态进行分类，而非在[CLS]标记的最终隐藏状态上添加线性层。

通过预训练，模型学习到图像的内在表示，可用于提取下游任务特征：例如对于标注图像数据集，可在预训练编码器顶部添加线性层训练标准分类器。通常可在[CLS]标记上添加线性层（因其最终隐藏状态可视为整图表征），或对图像块嵌入的最终隐藏状态进行平均池化后添加线性层。

使用场景与限制

可直接用于图像分类任务。访问模型库可查找针对特定任务的微调版本。

使用方法

以下示例展示如何使用该模型将COCO 2017数据集的图像分类为1000个ImageNet类别之一：

from transformers import BeitFeatureExtractor, BeitForImageClassification  
from PIL import Image  
import requests  
url = 'http://images.cocodataset.org/val2017/000000039769.jpg'  
image = Image.open(requests.get(url, stream=True).raw)  
feature_extractor = BeitFeatureExtractor.from_pretrained('microsoft/beit-base-patch16-384')  
model = BeitForImageClassification.from_pretrained('microsoft/beit-base-patch16-384')  
inputs = feature_extractor(images=image, return_tensors="pt")  
outputs = model(**inputs)  
logits = outputs.logits  
# 模型预测1000个ImageNet类别之一  
predicted_class_idx = logits.argmax(-1).item()  
print("预测类别:", model.config.id2label[predicted_class_idx])  

当前特征提取器与模型均支持PyTorch。

训练数据

BEiT在包含1400万图像和21k类别的ImageNet-21k上预训练，在包含100万图像和1k类别的ImageNet上微调。

训练流程

预处理

训练/验证期间图像预处理细节详见此处。

图像统一调整为224x224分辨率，并基于RGB通道进行均值（0.5, 0.5, 0.5）和标准差（0.5, 0.5, 0.5）归一化。

预训练

所有预训练超参数详见原论文第15页。

评估结果

各类图像分类基准测试结果参见原论文表1和表2。需注意微调时更高分辨率（384x384）会获得最佳性能。增大模型规模可进一步提升效果。

BibTeX引用信息

  author    = {Hangbo Bao and Li Dong and Furu Wei},  
  title     = {BEiT: {BERT} Pre-Training of Image Transformers},  
  journal   = {CoRR},  
  volume    = {abs/2106.08254},  
  year      = {2021},  
  url       = {https://arxiv.org/abs/2106.08254},  
  archivePrefix = {arXiv},  
  eprint    = {2106.08254},  
  timestamp = {Tue, 29 Jun 2021 16:55:04 +0200},  
  biburl    = {https://dblp.org/rec/journals/corr/abs-2106-08254.bib},  
  bibsource = {dblp computer science bibliography, https://dblp.org}  
}  

@inproceedings{deng2009imagenet,  
  title={Imagenet: A large-scale hierarchical image database},  
  author={Deng, Jia and Dong, Wei and Socher, Richard and Li, Li-Jia and Li, Kai and Fei-Fei, Li},  
  booktitle={2009 IEEE conference on computer vision and pattern recognition},  
  pages={248--255},  
  year={2009},  
  organization={Ieee}  
}