OFA-图片分类 (ImageNet-1K)

ImageNet-1K图片分类

ImageNet-1K图片分类任务：给定一张图片，要求模型从1K个候选类别中正确给出图片分类标签。

快速玩起来

玩转OFA只需区区以下数行代码，就是如此轻松！如果你觉得还不够方便，请点击右上角Notebook按钮，我们为你提供了配备好的环境（可选CPU/GPU），你只需要在notebook里输入提供的代码，就可以把OFA玩起来了！

from modelscope.pipelines import pipeline
from modelscope.utils.constant import Tasks
from modelscope.outputs import OutputKeys

ofa_pipe = pipeline(Tasks.image_classification,model='damo/ofa_image-classification_imagenet_large_en')
result = ofa_pipe('http://xingchen-data.oss-cn-zhangjiakou.aliyuncs.com/maas/image-classification/image_classification.png')
print(result[OutputKeys.LABELS]) # 'forklift'

OFA是什么？

OFA(One-For-All)是通用多模态预训练模型，使用简单的序列到序列的学习框架统一模态（跨模态、视觉、语言等模态）和任务（如图片生成、视觉定位、图片描述、图片分类、文本生成等），详见我们发表于ICML 2022的论文：OFA: Unifying Architectures, Tasks, and Modalities Through a Simple Sequence-to-Sequence Learning Framework，以及我们的官方Github仓库https://github.com/OFA-Sys/OFA。

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OFA模型规模：

效果展示

OFA在ImageNet-1K上达到85.6的分类准确率，超出DINO、MoCo-v3等模型。分类效果展示如下：

模型训练流程

训练数据介绍

本模型训练数据集是imagenet数据集。

训练流程

finetune能力请参考OFA Tutorial 1.4节。

模型局限性以及可能的偏差

训练数据集自身有局限，有可能产生一些偏差，请用户自行评测后决定如何使用。

相关论文以及引用信息

如果你觉得OFA好用，喜欢我们的工作，欢迎引用：

@article{wang2022ofa,
  author    = {Peng Wang and
               An Yang and
               Rui Men and
               Junyang Lin and
               Shuai Bai and
               Zhikang Li and
               Jianxin Ma and
               Chang Zhou and
               Jingren Zhou and
               Hongxia Yang},
  title     = {OFA: Unifying Architectures, Tasks, and Modalities Through a Simple Sequence-to-Sequence
               Learning Framework},
  journal   = {CoRR},
  volume    = {abs/2202.03052},
  year      = {2022}
}