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pnasnet5large.tf_in1k

pnasnet5large.tf_in1k

PNASNet大规模图像分类与特征提取模型

pnasnet5large.tf_in1k是基于Progressive Neural Architecture Search技术开发的图像分类模型，在ImageNet-1k数据集上训练而成。该模型拥有8610万参数，计算量为25.0 GMACs，支持331x331像素的图像输入。它不仅可用于图像分类，还能进行特征图提取和图像嵌入。研究人员和开发者可通过timm库轻松调用此预训练模型，提高图像处理效率。

模型PNasNetImageNet-1k开源项目Huggingface图像分类特征提取Github深度学习
GitHubHugging Face论文

pnasnet5large.tf_in1k项目介绍

项目概述

pnasnet5large.tf_in1k是一个强大的图像分类模型，基于PNasNet架构设计。该模型由论文作者在ImageNet-1k数据集上进行训练，并通过Cadene的pretrained-models.pytorch从Tensorflow移植而来。它不仅可以用于图像分类任务，还可以作为特征提取的骨干网络。

模型特点

pnasnet5large.tf_in1k模型具有以下特点：

  1. 参数量达到86.1百万，计算量为25.0 GMACs
  2. 激活值数量为92.9百万
  3. 适用的图像尺寸为331 x 331像素
  4. 基于Progressive Neural Architecture Search论文提出的架构

应用场景

这个模型可以应用于多种场景：

  1. 图像分类：能够对输入图像进行分类，输出top5的概率及对应的类别
  2. 特征图提取：可以提取图像的多层特征图，用于进一步的分析或处理
  3. 图像嵌入：可以生成图像的嵌入向量，用于相似度计算或其他下游任务

使用方法

使用timm库可以轻松地加载和使用pnasnet5large.tf_in1k模型。以下是几个主要的使用示例：

  1. 图像分类：加载预训练模型，对输入图像进行处理，然后输出分类结果
  2. 特征图提取：设置features_only参数，可以获取模型不同层的特征图
  3. 图像嵌入：通过设置num_classes=0或使用forward_features和forward_head方法，可以得到图像的嵌入向量

模型性能

pnasnet5large.tf_in1k模型在ImageNet-1k数据集上表现出色。用户可以通过timm库的model results页面，详细了解该模型在数据集上的表现以及运行时的各项指标。

开源许可

该模型采用Apache-2.0许可证，允许用户在遵守许可条款的前提下自由使用、修改和分发。

总结

pnasnet5large.tf_in1k是一个功能强大、应用广泛的图像处理模型。它不仅可以用于图像分类，还能进行特征提取和生成图像嵌入。通过timm库，研究人员和开发者可以方便地使用这个模型，将其应用到各种计算机视觉任务中。

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