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。
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。
该模型具有以下特点:
ese_vovnet19b_dw.ra_in1k模型的设计基于以下几篇重要论文:
这个模型可以应用于多种计算机视觉任务:
使用timm库可以非常方便地加载和使用该模型:
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。
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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