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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

MobileViT (小尺寸模型)

该MobileViT模型在ImageNet-1k数据集上以256x256分辨率预训练而成。由Sachin Mehta和Mohammad Rastegari在论文《MobileViT：轻量级、通用且移动端友好的视觉Transformer》中提出，并首次发布于此代码库。使用的许可协议为Apple示例代码许可。

免责声明：发布MobileViT的团队未为此模型编写模型卡，本模型卡由Hugging Face团队撰写。

模型描述

MobileViT是一种轻量级、低延迟的卷积神经网络，结合了MobileNetV2风格的层与一个新型模块，该模块通过Transformer替代了卷积中的局部处理。与ViT（视觉Transformer）类似，图像数据在被Transformer层处理前会被转换为扁平化的图像块。之后，这些图像块会重新“解扁平化”为特征图。这使得MobileViT模块可以放置在CNN的任何位置。MobileViT不需要任何位置编码。

预期用途与限制

您可以将该原始模型用于图像分类任务。请访问模型中心寻找您感兴趣任务的微调版本。

使用方法

以下示例展示如何使用该模型将COCO 2017数据集中的一张图像分类为1000个ImageNet类别之一：

from transformers import MobileViTFeatureExtractor, MobileViTForImageClassification  
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 = MobileViTFeatureExtractor.from_pretrained("apple/mobilevit-small")  
model = MobileViTForImageClassification.from_pretrained("apple/mobilevit-small")  

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])  

目前，特征提取器和模型均支持PyTorch。

训练数据

MobileViT模型在ImageNet-1k上进行了预训练，该数据集包含100万张图像和1000个类别。

训练流程

预处理

训练仅需基础的数据增强，即随机调整大小裁剪和水平翻转。

为了学习多尺度表示而无需微调，训练时使用了多尺度采样器，图像尺寸随机从以下尺寸中选择：(160, 160)、(192, 192)、(256, 256)、(288, 288)、(320, 320)。

在推理阶段，图像会被调整大小/缩放至相同分辨率（288x288），并中心裁剪为256x256。

像素值被归一化到[0, 1]范围。图像预期为BGR像素顺序，而非RGB。

预训练

MobileViT网络在ImageNet-1k上从头开始训练了300个周期，使用8块NVIDIA GPU，有效批量大小为1024，并进行了3000步学习率预热，随后采用余弦退火。同时使用了标签平滑交叉熵损失和L2权重衰减。训练分辨率从160x160到320x320不等，采用多尺度采样。

评估结果

BibTeX条目与引用信息

@inproceedings{vision-transformer,  
title = {MobileViT: Light-weight, General-purpose, and Mobile-friendly Vision Transformer},  
author = {Sachin Mehta and Mohammad Rastegari},  
year = {2022},  
URL = {https://arxiv.org/abs/2110.02178}  
}