Papier: https://arxiv.org/abs/2207.05501
Code: https://github.com/bytedance/Next-ViT
Schnelle Erfahrung mit dem Next-ViT-Modell der Modelscope-Open-Source-Plattform der DAMO Academy: ModelScope Magic Community
In den letzten Jahren hat sich mit der kontinuierlichen Weiterentwicklung der Technologie der künstlichen Intelligenz auch die Computer-Vision-Technologie weiter weiterentwickelt. Die Bildklassifizierung ist ein wichtiges Problem im Bereich Computer Vision und kann auf viele praktische Szenarien angewendet werden, z. B. Sicherheit, Smart Home, Logistik usw. Um dieses Problem zu lösen, hat die DAMO Academy Modelscope-Modell-Open-Source-Plattform das NextViT- Modell implementiert, ein auf Transformer basierendes chinesisches Echtzeit-Objektbildklassifizierungsmodell mit extrem hoher Genauigkeit und Geschwindigkeit im Bereich Computer Vision und verdient es, weithin beworben zu werden. Anwendung.
1. Einführung in das NextViT-Modell
NextViT ist ein auf Transformer basierendes Echtzeit-Klassifizierungsmodell für chinesische tägliche Objektbilder, das die innovative CNN-Transformer-Hybridarchitektur Next-ViT verwendet. Im Bereich Computer Vision ist CNN eine sehr beliebte Modellarchitektur, die Bilder effektiv verarbeiten kann, bei der Bildverarbeitung jedoch viele Rechenressourcen erfordert, insbesondere wenn die Bildgröße groß wird. Um dieses Problem zu lösen, schlägt NextViT eine neue Hybridarchitektur vor, die CNN und Transformer kombiniert, um ihre jeweiligen Vorteile voll auszunutzen und eine höhere Effizienz und Genauigkeit zu erreichen.
Im Gegensatz zu anderen Bildklassifizierungsmodellen verwendet NextViT ein 1.300 gängiges Objektetikettensystem, das allgemeine Dinge des täglichen Bedarfs, Tiere, Pflanzen, Möbel, Ausrüstung, Lebensmittel und andere Objekte abdeckt. Die Etiketten werden aus dem umfangreichen Korpus der chinesischen Internet-Community extrahiert und behalten die Häufigkeit des Auftretens bei . Höhere gemeinsame Objektnamen. Dadurch eignet sich das NextViT-Modell sehr gut für die Klassifizierung von Bildern chinesischer Alltagsgegenstände.
2. Vorteile des NextViT-Modells
- größere Genauigkeit
NextViT verwendet eine Transformer-basierte Hybridarchitektur und nutzt den Selbstaufmerksamkeitsmechanismus des Transformers, um Bilder zu verarbeiten und so eine höhere Genauigkeit zu erreichen. Diese Architektur kann lokale und globale Merkmale in Bildern besser verarbeiten, sodass das Modell bei der Verarbeitung verschiedener Bildtypen eine bessere Leistung erzielen kann. Experimentelle Ergebnisse zeigen, dass die Leistung des NextViT-Modells bei Klassifizierungs-, Erkennungs- und Segmentierungsaufgaben SOTA erreicht hat. Bei einer Leistung, die CSWin entspricht, wird beispielsweise die Inferenzgeschwindigkeit um das 3,6-fache erhöht, was von anderen Bildklassifizierungsmodellen nicht erreicht wird.
2. Höhere Geschwindigkeit
Die Modellstruktur übernimmt die auf Transformer basierende Next-ViT- Struktur, die als erstes industrielles TensorRT in Echtzeit implementiert. Im bestehenden ViT-Modell ist es aufgrund der hohen Rechenkomplexität des Aufmerksamkeitsmechanismus schwierig, in realen industriellen Einsatzszenarien eine so effiziente Leistung wie CNNs zu erbringen. Das NextViT-Modell verwendet jedoch eine auf TensorRT basierende Echtzeit-Implementierungstechnologie, was möglich ist Einsatz in realen industriellen Einsatzszenarien. Effiziente Ausführung in industriellen Einsatzszenarien.
Im Allgemeinen ist das Echtzeit-Klassifizierungsmodell für chinesische tägliche Objektbilder von NextViT ein effizientes, genaues und benutzerfreundliches Bildverarbeitungstool. Es kann nicht nur den Anforderungen verschiedener Branchen gerecht werden, sondern ist auch für die Öffentlichkeit praktisch und kann im täglichen Leben verwendet werden.
Anwendung:
Das Anwendungsmodell dieses Artikels wurde auf maas vorgestellt. Darüber hinaus möchte ich Ihnen weitere verwandte kostenlose Open-Source-Modelle auf maas vorstellen. Gerne können Sie diese ausprobieren und herunterladen (kann auf Mobiltelefonen erlebt werden):
https://modelscope.cn/models/damo/cv_vit-base_image-classification_Dailylife-labels/summary
https://modelscope.cn/models/damo/cv_vit-base_image-classification_ImageNet-labels/summary
https://modelscope.cn/models/damo/cv_nextvit-small_image-classification_Dailylife-labels/summary
https://modelscope.cn/models/damo/cv_convnext-base_image-classification_garbage/summary