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efficientnet_b1.ra4_e3600_r240_in1k

efficientnet_b1.ra4_e3600_r240_in1k

EfficientNet B1轻量级图像分类模型

efficientnet_b1.ra4_e3600_r240_in1k是基于EfficientNet架构的轻量级图像分类模型。该模型在ImageNet-1k数据集上训练，参数量为7.79M，在240x240输入尺寸下达到81.440%的Top-1准确率。它在模型大小和性能之间取得平衡，适用于计算资源有限的应用场景，也可作为特征提取器用于其他计算机视觉任务。

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efficientnet_b1.ra4_e3600_r240_in1k项目介绍

项目概述

efficientnet_b1.ra4_e3600_r240_in1k是一个基于EfficientNet架构的图像分类模型。该模型由Ross Wightman使用ImageNet-1k数据集训练而成,旨在提供高效且准确的图像分类能力。

模型特点

这个模型具有以下几个主要特点:

  1. 模型类型:图像分类/特征提取骨干网络
  2. 参数量:7.8百万
  3. GMACs:0.7
  4. 激活量:10.9百万
  5. 图像尺寸:训练时240x240,测试时288x288
  6. 数据集:ImageNet-1k

技术细节

该模型是使用timm脚本训练的,其超参数设置受到了MobileNet-V4 small的启发,并结合了timm常用的超参数和"ResNet Strikes Back"中的一些设置。这种混合方法旨在优化模型性能。

模型用途

efficientnet_b1.ra4_e3600_r240_in1k模型可以应用于多个领域:

  1. 图像分类:可以直接用于对图像进行分类,输出类别概率。
  2. 特征图提取:可以提取图像的多层次特征图,用于进一步的分析或处理。
  3. 图像嵌入:可以生成图像的高维嵌入表示,用于相似度计算或其他下游任务。

性能表现

在ImageNet-1k验证集上,该模型的Top-1准确率为81.440%,Top-5准确率为95.700%。这个性能在同类模型中表现不俗,特别是考虑到其较小的参数量(7.79M)。

使用方法

用户可以通过timm库轻松加载和使用这个模型。具体步骤包括:

  1. 使用timm.create_model()函数创建模型实例
  2. 加载预训练权重
  3. 准备输入图像并进行必要的预处理
  4. 使用模型进行推理

总结

efficientnet_b1.ra4_e3600_r240_in1k是一个轻量级但性能优秀的图像分类模型。它在保持较小模型尺寸的同时,提供了令人满意的分类准确率。这使得它特别适合于需要在计算资源有限的环境下部署高质量图像分类功能的应用场景。

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