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resnet152.a1h_in1k

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

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

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。

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