EfficientNet B2模型的图像分类能力分析
EfficientNet B2模型在ImageNet-1k数据集上训练,结合RandAugment增强策略和RMSProp优化器,实现卓越的图像分类与特征提取性能。
efficientnet_b2.ra_in1k 是一个基于 EfficientNet 的图像分类模型,专为在 ImageNet-1k 数据集上进行训练。该模型使用了名为 timm
的库,用于图像分类和特征提取,它具有高效的模型缩放能力。
efficientnet_b2.ra_in1k 模型的训练基于 RandAugment RA
的配方,这种方法是对 EfficientNet RandAugment 方法的改进,最初在论文《ResNet Strikes Back》中介绍。训练过程中,使用了 RMSProp(TF 1.0 行为)优化器和 EMA 权重平均策略,以及具有预热阶段的指数递减学习率。
efficientnet_b2.ra_in1k 模型可用于图像分类、特征图提取和图像嵌入,以下是使用方法的简单介绍。
通过输入图像获得分类结果,代码示例展示如何载入图像并提取前五个概率最高的类别。
模型可以配置为仅提取特征图,以分析输入图像在不同层特征图的形状和维度。
提供了一种通过移除分类层来获取图像嵌入特征的方法,这对于下游任务非常有用。
用户可以通过 timm 的模型结果查看模型的数据集和运行时指标,以便与其他模型进行比较。
在研究或应用中使用本模型时,请引用相关学术文献。
@inproceedings{tan2019efficientnet, title={Efficientnet: Rethinking model scaling for convolutional neural networks}, author={Tan, Mingxing and Le, Quoc}, booktitle={International conference on machine learning}, pages={6105--6114}, year={2019}, organization={PMLR} } @misc{rw2019timm, author = {Ross Wightman}, title = {PyTorch Image Models}, year = {2019}, publisher = {GitHub}, journal = {GitHub repository}, doi = {10.5281/zenodo.4414861}, howpublished = {\url{https://github.com/huggingface/pytorch-image-models}} @inproceedings{wightman2021resnet, title={ResNet strikes back: An improved training procedure in timm}, author={Wightman, Ross and Touvron, Hugo and Jegou, Herve}, booktitle={NeurIPS 2021 Workshop on ImageNet: Past, Present, and Future} }
通 过 efficientnet_b2.ra_in1k 模型,用户可以实现复杂的图像分类任务,并获得高质量的图像特征,为各种计算机视觉应用提供了强大的支持。
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