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ese_vovnet19b_dw.ra_in1k

ese_vovnet19b_dw.ra_in1k

VoVNet-v2轻量级图像分类模型 兼顾性能与能效

ese_vovnet19b_dw.ra_in1k是基于VoVNet-v2架构的图像分类模型，在ImageNet-1k数据集上使用RandAugment技术预训练。该模型参数量为6.5M，计算量为1.3 GMACs，适用于多种图像分类任务。除了高效的分类功能，它还可作为特征提取骨干网络，支持特征图提取和图像嵌入。模型在保持高性能的同时，优化了能耗和GPU计算效率，是一个兼顾性能与效率的轻量级选择。

模型VoVNet开源项目Huggingface图像分类特征提取ImageNetGithubtimm
GitHubHugging Face论文

项目介绍

ese_vovnet19b_dw.ra_in1k是一个基于VoVNet-v2架构的图像分类模型。这个模型由Ross Wightman使用timm库在ImageNet-1k数据集上进行了预训练,采用了RandAugment数据增强策略。该模型与论文《ResNet Strikes Back》中提到的B方案有关。

模型特点

该模型具有以下特点:

  1. 模型类型:图像分类/特征提取backbone
  2. 参数量:650万
  3. 计算量:1.3 GMACs
  4. 激活值:820万
  5. 训练图像尺寸:224x224
  6. 测试图像尺寸:288x288

相关研究

ese_vovnet19b_dw.ra_in1k模型的设计基于以下几篇重要论文:

  1. 《An Energy and GPU-Computation Efficient Backbone Network》:提出了高效的骨干网络
  2. 《CenterMask : Real-Time Anchor-Free Instance Segmentation》:进一步改进了VoVNet架构
  3. 《ResNet strikes back: An improved training procedure in timm》:提出了改进的训练方法

模型用途

这个模型可以应用于多种计算机视觉任务:

  1. 图像分类:可以直接用于对图像进行分类
  2. 特征图提取:可以提取不同层级的特征图,用于下游任务
  3. 图像嵌入:可以生成图像的紧凑表示,用于图像检索等任务

使用方法

使用timm库可以非常方便地加载和使用该模型:

  1. 创建模型实例并加载预训练权重
  2. 准备输入图像并进行预处理
  3. 将图像输入模型得到输出

根据不同的应用场景,可以选择不同的模型输出:分类结果、特征图或图像嵌入。

总结

ese_vovnet19b_dw.ra_in1k是一个轻量级但性能优秀的图像分类模型。它采用了先进的网络架构和训练策略,在保持较低计算复杂度的同时,实现了较好的分类性能。这个模型不仅可以直接用于图像分类任务,还可以作为特征提取器应用于更广泛的计算机视觉任务中。

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