tf_efficientnetv2_xl.in21k_ft_in1k - EfficientNet-v2开源图像分类与特征抽取模型

项目介绍：tf_efficientnetv2_xl.in21k_ft_in1k

背景

EfficientNetV2模型是为了解决图像分类任务而设计的，被认为能够提供更小的模型和更快的训练速度。tf_efficientnetv2_xl.in21k_ft_in1k是这一模型的具体实现版本。最初，这个模型是在TensorFlow上由论文的作者进行训练的，随后由Ross Wightman移植到PyTorch中。模型在ImageNet-21k数据集上进行了预训练，并在ImageNet-1k上进行了微调。

模型详细信息

模型类型： 图像分类/特征骨干网络
模型参数：
- 参数量：208.1百万
- GMACs（Giga Multiply-Accumulate Operations）：52.8
- 激活值数量：139.2百万
- 图像大小：训练为384 x 384，测试为512 x 512
相关研究：
- 论文标题：EfficientNetV2: Smaller Models and Faster Training
- 阅读地址：EfficientNetV2论文

数据集

主要数据集： ImageNet-1k
预训练数据集： ImageNet-21k

模型使用方法

图像分类

模型可以用于图像分类任务，能够接收图像输入并输出分类结果。使用timm库可以轻松加载该模型，并通过少量代码实现从图像到分类结果的转换。

特征图提取

模型支持提取特征图，适用于需要中间特征表示的任务。这使得用户能够查看每个特征图的形状，有助于深入理解模型的内部工作原理。

图像嵌入

该模型可以提取图像的嵌入信息，输出一个与特征数量匹配的张量。通过调整模型的分类头，可以直接获得预处理后的特征表示。

模型比较与评估

可以在timm库的模型结果页面中探索这个模型的各项性能指标。这些指标帮助用户理解在各种任务和数据集上的表现和运行时间。

引用

如果需要在学术论文中引用EfficientNetV2，请参考以下文献：

@inproceedings{tan2021efficientnetv2,
  title={Efficientnetv2: Smaller models and faster training},
  author={Tan, Mingxing and Le, Quoc},
  booktitle={International conference on machine learning},
  pages={10096--10106},
  year={2021},
  organization={PMLR}
}

此外，如需使用timm库的PyTorch图像模型，请引用：

@misc{rw2019timm,
  author = {Ross Wightman},
  title = {PyTorch Image Models},
  year = {2019},
  publisher = {GitHub},
  journal = {GitHub repository},
  doi = {10.5281/zenodo.4414861},
  howpublished = {\url{https://github.com/huggingface/pytorch-image-models}}
}

通过这些内容的了解，用户可以有效地应用tf_efficientnetv2_xl.in21k_ft_in1k模型进行图像分类任务，从而获得高效的结果。