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levit_128.fb_dist_in1k

levit_128.fb_dist_in1k

LeViT-128 轻量级卷积视觉Transformer实现快速图像分类

levit_128.fb_dist_in1k是基于LeViT架构的轻量级图像分类模型,采用卷积模式实现。该模型在ImageNet-1k数据集上经过预训练和蒸馏,拥有920万参数,处理224x224尺寸图像。在0.4 GMACs计算量下实现78.474%的Top-1准确率,体现了高效能与低复杂度的平衡。模型可用于图像分类和特征提取,适合需要快速推理的视觉任务。

LeViT开源项目模型比较Huggingface图像分类Github模型预训练模型ImageNet-1k
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levit_128.fb_dist_in1k项目介绍

项目概述

levit_128.fb_dist_in1k是一个基于LeViT（Leveraging Vision Transformers）架构的图像分类模型。该模型采用卷积模式，使用nn.Conv2d和nn.BatchNorm2d等卷积网络组件，在ImageNet-1k数据集上进行了预训练，并使用了论文作者提出的蒸馏技术。这个模型旨在提供快速高效的图像分类和特征提取能力。

模型特点

levit_128.fb_dist_in1k模型具有以下特点：

  1. 模型类型：主要用于图像分类和特征提取backbone。
  2. 参数量：约920万个参数，相对轻量级。
  3. 计算量：仅需0.4 GMACs，计算效率高。
  4. 激活量：2.7M，内存占用较小。
  5. 输入图像尺寸：224 x 224像素。

性能表现

在ImageNet-1k数据集上，levit_128.fb_dist_in1k模型展现出了出色的性能：

  • Top-1准确率：78.474%
  • Top-5准确率：94.014%

这一性能表现在同类型模型中处于较高水平，尤其考虑到其较小的参数量和计算量。

使用方法

研究者和开发者可以通过timm库轻松使用该模型进行图像分类和特征提取。以下是两个典型的使用场景：

  1. 图像分类：可以直接加载预训练模型，对输入图像进行分类，并获取top5的预测结果。

  2. 图像特征提取：通过移除分类器层，可以获取图像的高维特征表示，这对于迁移学习和其他下游任务非常有用。

模型比较

在LeViT系列模型中，levit_128.fb_dist_in1k在模型大小和性能之间取得了很好的平衡。虽然其准确率略低于更大的模型（如levit_384和levit_256），但其参数量和计算量显著减少，使其在资源受限的场景下更具优势。

应用场景

levit_128.fb_dist_in1k模型适用于多种计算机视觉任务，特别是在需要平衡性能和效率的场景中：

  1. 移动设备上的图像分类
  2. 实时图像识别系统
  3. 大规模图像检索
  4. 作为其他视觉任务的特征提取器

总结

levit_128.fb_dist_in1k是一个结合了Transformer和卷积网络优点的创新模型。它在保持较高分类准确率的同时，大幅降低了计算复杂度，为实际应用提供了一个高效且易于使用的解决方案。无论是学术研究还是工业应用，这个模型都展现出了巨大的潜力。

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