#ResNeXt

该模型基于ResNeXt-B架构，在Instagram-1B数据集上进行半监督预训练，并在ImageNet-1k上微调。模型拥有1.94亿参数，接受224x224像素输入图像，适用于图像分类、特征图提取和图像嵌入任务。它采用ReLU激活函数、单层7x7卷积和池化，以及1x1卷积的shortcut连接。在ImageNet验证集上，模型达到83.35%的Top-1准确率，展现出优秀的性能。