#HaloNet

eca_halonext26ts.c1_in1k是一种基于ResNeXt架构的HaloNet图像分类模型，采用高效通道注意力机制。该模型在timm库中使用ImageNet-1k数据集训练，参数量为10.8M，GMACs为2.4，适用于256x256图像。它结合了ResNet Strikes Back的训练方法和局部自注意力机制，可用于图像分类、特征图提取和图像嵌入等任务。通过灵活的BYOB架构，该模型在保持计算效率的同时提供了良好的性能和可定制性。