HuggingFace在NLP和計算機視覺中的應用 - Reddit

banq發表於2022-04-20
計算機視覺

你想做語義分割嗎？檢視https://huggingface.co/blog/fine-tune-segformer。
影像分類？https://huggingface.co/blog/fine-tune-vit。

您可以檢視https://github.com/huggingface/transformers/tree/main/examples/pytorch以查詢用於語義分割、影像分類、影像預訓練等的示例指令碼！

您可以使用 ``datasets`` 輕鬆推送或下載影像資料集，例如在https://huggingface.co/blog/image-search-datasets中。
ConvNeXT ( https://huggingface.co/docs/transformers/model_doc/convnext ), ResNET ( https://huggingface.co/docs/transformers/main/en/model_doc/resnet ), Vision Transformer ( https://huggingface .co/docs/transformers/model_doc/vit），ImageGPT（https://huggingface.co/docs/transformers/main/en/model_doc/imagegpt），PoolFormer（https://huggingface.co/docs/transformers/main /en/model_doc/poolformer）和許多其他模型架構，包括多模態模型，例如 Perceiver ( https://huggingface.co/docs/transformers/main/en/model_doc/perceiver )。
甚至可以使用互動式演示直接在瀏覽器中玩模型


Hugging Face 為許多模型和資料集提供計算機視覺支援！ViT、DeiT、DETR 等模型以及文件解析模型也可用。在 HF 模型集線器上，也有很多專注於視覺的任務（所有任務請參見左側選擇器）：https ://huggingface.co/models

更詳細地說，目前支援以下任務：

所有模型都可以在https://huggingface.co/docs/transformers/index找到。
更多教程可以在https://github.com/NielsRogge/Transformers-Tutorials找到。

https://github.com/rwightman/pytorch-image-models

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