mobilenetv4_conv_small.e2400_r224_in1k

mobilenetv4_conv_small.e2400_r224_in1k

MobileNet-V4图像分类模型简介

MobileNetV4是一个利用ImageNet-1k数据集训练的图像分类模型,具有3.8M参数和0.2 GMACs的复杂度。该模型由timm库优化,使用了与MobileNet-V4论文一致的超参数。其训练和测试图像尺寸分别为224x224和256x256,适用于移动平台。更多信息可在PyTorch Image Models和相关论文中找到。

Github模型ImageNetMobileNetV4开源项目图像分类timmPyTorchHuggingface

项目介绍:mobilenetv4_conv_small.e2400_r224_in1k

概述

mobilenetv4_conv_small.e2400_r224_in1k 是一个基于 MobileNet-V4 的图像分类模型,专为移动设备的图像识别优化。该模型由 Ross Wightman 使用 PyTorch 的 Timm 库进行训练,并采用了 MobileNet-V4 论文中的超参数,以及 Timm 库的一些增强功能。这是目前已知的唯一一套 MobileNet-V4 权重,官方的 Tensorflow 模型权重尚未发布。

模型详情

模型类型:该模型用于图像分类,并可用作特征提取的骨干网络。

模型统计信息

  • 参数量:约 3.8 百万
  • 计算量(GMACs):0.2
  • 激活数:约 2.0 百万
  • 图像尺寸:训练时为 224x224,测试时为 256x256

数据集:该模型在 ImageNet-1k 数据集上进行训练,该数据集包含多类的常见图像。

模型应用

mobilenetv4_conv_small.e2400_r224_in1k 的主要应用场景包括:

图像分类

该模型能够有效地处理图像分类任务。使用者可以通过 Timm 库加载该模型,并快速应用于实际的图像识别任务中。

特征图提取

该模型不仅限于输出分类结果,还可以用于提取图像特征图,这是进一步进行深度学习任务的重要一步。

图像嵌入

该模型可生成图像嵌入向量,适合于需要图像特征表示的任务。

模型比较

在多个模型之间的比较中,mobilenetv4_conv_small.e2400_r224_in1k 以较轻的参数量(3.77 百万)提供了不错的分类性能。其 Top-1 准确率为 73.756%,展示出其作为轻量级模型的优越表现。

参考文献

如果你希望了解更多技术细节,请参考以下文献:

  1. MobileNetV4 - Universal Models for the Mobile Ecosystem(arXiv 预印本, 2024 年)
  2. PyTorch Image Models(GitHub 仓库, 2019 年)

mobilenetv4_conv_small.e2400_r224_in1k通过高效的模型设计和优化,实现在移动设备上的快速响应和准确的图像识别,适合有移动环境限制的开发项目。

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