26、计算机视觉中的图像分类与目标检测技术

计算机视觉中的图像分类与目标检测技术

在计算机视觉领域，图像分类和目标检测是两个重要的研究方向。本文将介绍几种不同的图像分类和目标检测方法，包括使用Hugging Face的ViT模型进行CIFAR10图像分类、OpenAI的CLIP进行零样本图像分类，以及Hugging Face的OWL - ViT进行零样本目标检测。

1. Hugging Face ViT用于CIFAR10图像分类

当尝试使用一个参数数量超过1000万的ViT模型对CIFAR10数据集进行图像分类时，由于计算量过大，笔记本电脑难以处理5万张调整为224x224大小的图像。因此，我们选择使用预训练的Hugging Face ViT模型“google/vit - base - patch16 - 224 - in21k”，并冻结其大部分参数，仅训练最后一层的少量参数以节省时间。

以下是具体的操作步骤：
1. 导入必要的库

import torch; import torch.nn as nn
from torch.utils.data import DataLoader
import numpy as np; from tqdm import trange, tqdm
from datasets import load_dataset
from transformers import AdamW, ViTModel, ViTImageProcessor 
from torchvision.utils import make_grid; import matplotlib.pyplot