timm库中的vision transformer是预训练好的吗
时间: 2023-09-23 07:05:55 浏览: 262
### 回答1:
是的,timm库中的vision transformer模型通常都是在大规模图像数据集上进行预训练的。其中一些模型是在ImageNet上进行了预训练,而另一些模型则是在更大的数据集上进行了预训练,例如JFT-300M或ImageNet-22K等。这些预训练模型可以用来进行各种视觉任务的微调或迁移学习。
### 回答2:
TimM库中的Vision Transformer是预训练好的模型。
Vision Transformer(ViT)是一种基于Transformer的神经网络架构,用于图像识别和计算机视觉任务。TimM库是一个用于图像分类的优秀Python库,其中包含了许多预训练的模型,包括Vision Transformer。
预训练的意思是在大规模的数据集上进行初始训练,以使模型能够学习抽取通用的特征。在TimM库中,Vision Transformer模型是基于大规模图像数据集进行预训练的。这意味着模型在庞大的图像数据上进行了初始的学习,从而具备了一定的图像理解能力。
预训练的Vision Transformer模型经过了大量的图像数据的处理,可以提供很好的特征抽取能力。但是对于具体的图像分类任务,仍然需要进行微调或者在特定数据集上进行训练,以使模型更好地适应具体任务。
因此,TimM库中的Vision Transformer是一个预训练好的模型,可以通过微调或者进一步训练来适应特定的图像分类任务。
### 回答3:
在timm(PyTorch Image Models)库中的Vision Transformer并不是预训练好的模型。
Vision Transformer是一种基于Transformer架构的图像分类模型。在传统的卷积神经网络(CNN)中,模型通常使用一些预训练好的权重作为初始参数,例如在ImageNet上预训练的权重。然而,Vision Transformer模型并没有提供预训练的权重。
虽然Vision Transformer的原始实现是在ImageNet上进行了预训练的,但在timm库中并没有包含这些预训练好的权重。timm库主要提供了各种图像分类模型的实现,包括一些在ImageNet上预训练过的模型,例如ResNet、EfficientNet等。但对于Vision Transformer模型,你需要自己从头开始进行训练或使用其他已经训练好的权重。
如果想要使用预训练好的Vision Transformer模型,可以考虑使用其他库或平台,例如Hugging Face的transformers库,该库提供了一些预训练好的Vision Transformer模型,如ViT、DeiT等,可以直接用于图像分类任务。
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