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论文resnet101.a1h_in1k项目介绍
项目概述
resnet101.a1h_in1k是一个基于ResNet-B架构的图像分类模型。该模型是在ImageNet-1k数据集上训练而成,采用了timm库中的特定训练方法。这个模型在图像分类任务中表现出色,同时也可以作为特征提取的主干网络使用。
模型特点
该模型具有以下几个主要特点:
- 使用ReLU激活函数
- 采用单层7x7卷积加池化的结构
- 使用1x1卷积进行残差连接的下采样
训练细节
模型的训练过程基于"ResNet Strikes Back"论文中的A1方案,但做了一些改进:
- 使用LAMB优化器
- 相比论文中的A1方案,加强了dropout、随机深度和RandAugment数据增强
- 采用带预热的余弦学习率调度
模型规格
- 参数量:4450万
- GMACs:7.8
- 激活量:1620万
- 训练图像尺寸:224 x 224
- 测试图像尺寸:288 x 288
使用方法
这个模型可以用于多种计算机视觉任务:
- 图像分类:可以直接用于预测图像类别
- 特征图提取:可以提取不同层级的特征图
- 图像嵌入:可以生成图像的高维向量表示
使用timm库可以非常方便地加载和使用这个模型。
性能对比
在ImageNet验证集上,该模型在288x288的输入尺寸下达到了82.8%的Top-1准确率和96.32%的Top-5准确率。这个性能在同类ResNet模型中表现优异,尤其考虑到它相对较小的参数量。
总结
resnet101.a1h_in1k是一个在参数效率和准确性之间取得很好平衡的模型。它采用了多项先进的训练技巧,在保持模型规模适中的同时,取得了出色的分类性能。这使得它非常适合于各种实际应用场景,特别是在需要在性能和效率之间权衡的情况下。
