微软研究院开发的ResNet-50模型，自2015年推出以来，一直在计算机视觉领域占据重要地位。该模型在ILVRC 2015图像分类任务中荣获第一名，尽管随后出现了许多新的模型架构，但ResNet-50因其卓越的性能和广泛的应用而成为图像分类领域的一个重要里程碑。ResNet-50模型能够识别ImageNet-1k数据集中的1000个类别的图像。
要使用ResNet-50模型，可以通过HuggingFace的Transformers Python包进行安装。首先，需要安装Transformers库，使用以下命令：
pip install transformers
安装完成后，可以在代码中加载microsoft/resnet-50模型，使用ResNetForImageClassification数据加载器。
首先，创建一个新的Python文件，并添加以下代码来加载模型并进行图像分类。首先，打开一个名为image.jpg的图像文件，然后加载模型，并使用model(**inputs)函数调用对模型进行推理。最后，检索模型返回的置信度最高的类别。在上述代码中，将image.jpg替换为想要进行推理的图像的名称。
from transformers import AutoImageProcessor, ResNetForImageClassification
import torch
from datasets import load_dataset
from PIL import Image
image = Image.open("image.jpg")
processor = AutoImageProcessor.from_pretrained("microsoft/resnet-50")
model = ResNetForImageClassification.from_pretrained("microsoft/resnet-50")
inputs = processor(image, return_tensors="pt")
with torch.no_grad():
logits = model(**inputs).logits
predicted_label = logits.argmax(-1).item()
print(model.config.id2label[predicted_label])
在上面的代码中，首先打开了一个名为image.jpg的图像文件。然后，加载了模型。使用model(**inputs)函数调用对模型进行推理。最后，检索模型返回的置信度最高的类别。
ResNet-50是一个在2015年推出的图像分类架构，它在ImageNet-1k数据集上进行了训练。如果希望识别自己的类别，可以使用ResNet架构在自定义数据集上训练模型。尽管ResNet已经推出多年，但该模型已成为图像分类领域的一个标准模型。自那以后，引入了许多新的架构，允许在自定义数据集上微调模型，包括：
- 视觉变换器（Vision Transformer）
- FastViT
- Ultralytics YOLOv8
- ResNext
此外，还有零样本分类模型，可以在不微调模型的情况下使用这些模型对任意类别进行分类。例如，可以使用OpenAI CLIP为图像分配标签，而无需微调模型。这是因为CLIP已经在包含广泛描述的大型数据集上进行了训练。