regnetz_c16.ra3_in1k

regnetz_c16.ra3_in1k

采用灵活配置的RegNetZ模型实现高效图像分类

RegNetZ模型在ImageNet-1k上训练后,展现出色的图像分类性能。该模型基于timm库实现,通过BYOBNet灵活配置支持,包括block/stage布局、激活层、归一化层及自注意层等自定义选项。提供多种应用,如图像分类、特征提取及嵌入生成,设计适合处理不同组宽及层配置需求,尤其适用于高精度及灵活性任务。

BYOBNet开源项目模型timmGithubHuggingfaceRegNetZImageNet-1k图像分类

项目介绍:regnetz_c16.ra3_in1k

项目概述

Regnetz_c16.ra3_in1k是一个用于图像分类的深度学习模型。该模型由Ross Wightman基于ImageNet-1k数据集进行训练,并通过timm库实现。此模型属于RegNetZ系列,通过不同的组大小和层配置来探讨模型的性能优化,与通常的论文模型结构略有不同。

RegNetZ模型类似于EfficientNets架构,使用线性(非激活)块输出和反向瓶颈(中间块扩展)设计。以下是一些不同配置的模型示例:

  • B16:大约1.5GF,256x256图像输入,组宽为16,单层起始模块。
  • C16:大约2.5GF,256x256图像输入,组宽为16,单层起始模块。
  • D32:大约6GF,256x256图像输入,组宽为32,分层三层起始模块,无池化。
  • D8:大约4GF,256x256图像输入,组宽为8,分层三层起始模块,无池化。
  • E8:大约10GF,256x256图像输入,组宽为8,分层三层起始模块,无池化。

该模型通过BYOBNet(Bring-Your-Own-Blocks Network)进行实现,具备高度的灵活性,允许自定义以下内容:

  • 模块和阶段布局
  • 起始模块的布局
  • 输出步幅(膨胀)
  • 激活和标准化层
  • 通道和空间/自注意力层

此外,该模型还拥有许多timm库常见的功能特性,如随机深度、梯度检查点、分层学习率衰减和各阶段特征提取。

模型细节

  • 模型类型:图像分类/特征骨干
  • 模型统计
    • 参数数量(百万):13.5
    • GMACs:2.5
    • 激活(百万):16.6
    • 图像尺寸:训练时为256x256,测试时为320x320
  • 论文参考快速且准确的模型缩放
  • 数据集:ImageNet-1k
  • 原始实现GitHub链接

模型使用

图像分类

在图像分类的应用中,可以通过加载预训练模型regnetz_c16.ra3_in1k来进行预测,使用模型处理图像并获得分类结果。

特征图提取

通过特征图提取,用户可以获取输入图像的多层特征图,从而更好地理解模型的中间表示。

图像嵌入

图像嵌入可以用于生成输入图像的特征向量,便于在其他任务中使用,比如图像搜索或高维数据分析。

模型比较

该模型与其他RegNetZ和类似模型的对比信息可以在timm模型结果中查找。各种不同的配置下性能表现指标各异,不同的训练标签如ra_in1k、ra3_in1k等对应着不同的训练配置和权重。

以上是关于regnetz_c16.ra3_in1k项目的详细介绍。通过这款模型,可以在图像识别和特征提取等领域实现较为优异的性能,是图像处理和深度学习研究的有力工具。

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