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这是一个基于ResNeXt架构的BotNet图像分类模型，采用高效通道注意力机制。该模型在ImageNet-1k数据集上训练，使用SGD优化器和自适应梯度裁剪技术。模型包含1060万参数，支持256x256像素图像处理。除图像分类外，还可用于特征图提取和图像嵌入，适用于多种计算机视觉任务。

sebotnet33ts_256.a1h_in1k是一个融合ResNet架构和BotNet设计的图像分类模型，整合了Squeeze-and-Excitation通道注意力机制。该模型在ImageNet-1k数据集上训练，通过timm库实现。它采用LAMB优化器、强化的dropout和随机深度技术，以及余弦学习率调度。模型提供灵活的配置选项，包括块/阶段布局和注意力层等，适用于图像分类和特征提取任务。其平衡了性能和训练效率，为计算机视觉领域提供了实用的解决方案。