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resnet152.a1h_in1k

resnet152.a1h_in1k

ResNet152图像分类模型 基于ResNet Strikes Back改进架构

resnet152.a1h_in1k是基于ResNet Strikes Back改进的ResNet152模型。该模型采用ReLU激活函数、单层7x7卷积加池化、1x1卷积shortcut下采样等特性,在ImageNet-1k数据集上训练。模型参数量60.2M,GMACs 11.6,激活大小22.6M。288x288图像输入下Top-1准确率83.46%,Top-5准确率96.54%。可用于图像分类和特征提取。

模型神经网络开源项目ResNetHuggingface图像分类深度学习Githubtimm
GitHubHugging Face论文

resnet152.a1h_in1k项目介绍

resnet152.a1h_in1k是一个强大的图像分类和特征提取模型,基于ResNet架构设计。这个模型在ImageNet-1k数据集上进行了训练,能够对1000个类别的图像进行高精度分类。

模型特点

该模型具有以下特点:

  1. 使用ReLU激活函数
  2. 采用单层7x7卷积加池化的结构
  3. 使用1x1卷积进行shortcut降采样
  4. 参数数量为60.2M,计算量为11.6 GMACs
  5. 训练时输入图像大小为224x224,测试时为288x288

训练方法

模型训练采用了以下策略:

  1. 基于"ResNet Strikes Back"论文中的A1配方
  2. 使用LAMB优化器
  3. 相比论文中的A1配方,增强了dropout、随机深度和RandAugment数据增强
  4. 采用带warmup的余弦学习率调度

模型性能

在ImageNet验证集上,resnet152.a1h_in1k取得了较好的表现:

  • Top-1准确率: 82.8%
  • Top-5准确率: 96.13%

这个性能在同类模型中处于较高水平。

使用方法

该模型可以通过timm库轻松加载和使用,主要有以下几种应用场景:

  1. 图像分类:可以直接对输入图像进行1000类别的分类预测。

  2. 特征图提取:可以获取模型中间层的特征图,用于下游任务。

  3. 图像嵌入:可以提取图像的高维特征向量,用于相似度计算等任务。

使用时只需几行代码即可完成模型加载和推理。

总结

resnet152.a1h_in1k是一个在性能和效率上都表现出色的图像分类模型。它不仅可以直接用于图像分类任务,还可以作为特征提取器用于各种计算机视觉应用。该模型在timm库中提供了便捷的使用接口,是深度学习实践中的一个很好选择。

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