resnest14d.gluon_in1k

项目介绍：resnest14d.gluon_in1k

resnest14d.gluon_in1k项目是一个基于ResNet架构的图像分类模型，它在ImageNet-1k数据集上进行了训练，能够高效地进行图像分类和特征提取。具体而言，这个模型采用了一种被称为“分割注意力（Split Attention）”的技术，旨在提高模型的表现力和准确性。

模型详情

模型类型：用于图像分类和特征提取的基础网络。
模型参数：
- 参数数量：10.6百万
- GMAC（乘加运算）：2.8
- 激活数：7.3百万
- 图像尺寸：224 x 224
相关论文：ResNeSt: Split-Attention Networks（论文链接）
数据集：使用ImageNet-1k进行训练
开源链接：在GitHub上的原始项目页面可以查看这里

模型用途

图像分类

该模型可用于图像识别和分类任务。通过Python代码示例，用户可以加载和应用预训练模型来对给定的图像进行识别，并输出最可能的类别。

使用时，首先，需要导入timm库并下载图像，然后创建模型实例并转换图像以符合模型所需的输入格式。最后，利用模型识别图像，获取前五个概率最高的类别。

特征图提取

通过特征提取模式，用户可以从图像中提取不同层的特征图，这些特征图可用于更高层的图像分析，比如对象检测或图像分割。

这一功能同样需要加载预训练模型，只是这次需设定模型仅输出特征而非分类结果。用户可以通过代码范例实现对图像特征的可视化。

图像嵌入

图像嵌入是指将图像转换为模型识别的特征向量。用户可以通过指定参数来去除分类器，从而获取图像的特征嵌入。这对其他机器学习任务如聚类或检索具有广泛的应用。

模型比较

用户可以在timm的模型结果页面浏览与该模型相关的数据集表现和运行指标，与其他类似的模型进行对比。

引用

对于想要在学术或技术文档中引用该模型的用户，可以参考如下的论文引用格式：

@article{zhang2020resnest,
  title={ResNeSt: Split-Attention Networks},
  author={Zhang, Hang and Wu, Chongruo and Zhang, Zhongyue and Zhu, Yi and Zhang, Zhi and Lin, Haibin and Sun, Yue and He, Tong and Muller, Jonas and Manmatha, R. and Li, Mu and Smola, Alexander},
  journal={arXiv preprint arXiv:2004.08955},
  year={2020}
}

这篇文章由多位作者共同完成，详细介绍了ResNeSt的技术原理及其在图像分类任务中的应用。