resnet50.ram_in1k
ResNet50模型在ImageNet-1k上的应用与特征提取
ResNet50模型通过ReLU激活函数和7x7单层卷积实现图像分类，下采样优化采用1x1卷积。在训练过程中结合了AugMix、RandAugment与SGD优化策略，并通过余弦学习率和暖启动机制来提升在ImageNet-1k数据集上的表现。该模型由timm库实现，支持多种用途，如图像分类、特征提取和图像嵌入。
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