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  示例标题：老虎
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  示例标题：茶壶
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  示例标题：宫殿

ConvNeXT（基础规模模型）

该ConvNeXT模型在224x224分辨率下基于ImageNet-22k数据集训练而成。该模型由Liu等人在论文《面向2020年代的卷积网络》（https://arxiv.org/abs/2201.03545）中提出，并首次发布于该代码库（https://github.com/facebookresearch/ConvNeXt）。

免责声明：发布ConvNeXT的团队未为此模型编写说明卡片，本卡片由Hugging Face团队撰写。

模型描述

ConvNeXT是一个纯卷积模型（ConvNet），其设计灵感来自视觉Transformer，并宣称性能优于后者。作者以ResNet为起点，借鉴Swin Transformer的思想对其进行了"现代化"改造。

用途与限制

您可将该原始模型用于图像分类任务。访问模型中心（https://huggingface.co/models?search=convnext）可查找针对特定任务微调的版本。

使用方法

以下示例展示如何用该模型将COCO 2017数据集中的图像分类到ImageNet的1,000个类别中：

from transformers import ConvNextImageProcessor, ConvNextForImageClassification  
import torch  
from datasets import load_dataset  

dataset = load_dataset("huggingface/cats-image")  
image = dataset["test"]["image"][0]  

processor = ConvNextImageProcessor.from_pretrained("facebook/convnext-base-224-22k")  
model = ConvNextForImageClassification.from_pretrained("facebook/convnext-base-224-22k")  

inputs = processor(image, return_tensors="pt")  

with torch.no_grad():  
    logits = model(**inputs).logits  

# 模型预测22k个ImageNet类别之一  
predicted_label = logits.argmax(-1).item()  
print(model.config.id2label[predicted_label]),  

更多代码示例请参阅文档（https://huggingface.co/docs/transformers/master/en/model_doc/convnext）。

BibTeX引用信息

@article{DBLP:journals/corr/abs-2201-03545,  
  author    = {Zhuang Liu and  
               Hanzi Mao and  
               Chao{-}Yuan Wu and  
               Christoph Feichtenhofer and  
               Trevor Darrell and  
               Saining Xie},  
  title     = {A ConvNet for the 2020s},  
  journal   = {CoRR},  
  volume    = {abs/2201.03545},  
  year      = {2022},  
  url       = {https://arxiv.org/abs/2201.03545},  
  eprinttype = {arXiv},  
  eprint    = {2201.03545},  
  timestamp = {Thu, 20 Jan 2022 14:21:35 +0100},  
  biburl    = {https://dblp.org/rec/journals/corr/abs-2201-03545.bib},  
  bibsource = {dblp computer science bibliography, https://dblp.org}  
}