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resnet101.a1h_in1k

resnet101.a1h_in1k

ResNet-B架构图像分类模型 支持多样化特征提取

resnet101.a1h_in1k是基于ResNet-B架构的图像分类模型，在ImageNet-1k数据集上训练。模型采用ReLU激活函数、7x7卷积和池化层、1x1卷积短路下采样等结构。支持图像分类、特征图提取和图像嵌入功能，参数量44.5M，224x224输入下GMAC为7.8。在ImageNet验证集上Top-1准确率82.8%，Top-5准确率96.32%。

Huggingface图像分类模型深度学习timmGithub预训练模型开源项目ResNet
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resnet101.a1h_in1k项目介绍

项目概述

resnet101.a1h_in1k是一个基于ResNet-B架构的图像分类模型。该模型是在ImageNet-1k数据集上训练而成,采用了timm库中的特定训练方法。这个模型在图像分类任务中表现出色,同时也可以作为特征提取的主干网络使用。

模型特点

该模型具有以下几个主要特点:

  1. 使用ReLU激活函数
  2. 采用单层7x7卷积加池化的结构
  3. 使用1x1卷积进行残差连接的下采样

训练细节

模型的训练过程基于"ResNet Strikes Back"论文中的A1方案,但做了一些改进:

  1. 使用LAMB优化器
  2. 相比论文中的A1方案,加强了dropout、随机深度和RandAugment数据增强
  3. 采用带预热的余弦学习率调度

模型规格

  • 参数量:4450万
  • GMACs:7.8
  • 激活量:1620万
  • 训练图像尺寸:224 x 224
  • 测试图像尺寸:288 x 288

使用方法

这个模型可以用于多种计算机视觉任务:

  1. 图像分类:可以直接用于预测图像类别
  2. 特征图提取:可以提取不同层级的特征图
  3. 图像嵌入:可以生成图像的高维向量表示

使用timm库可以非常方便地加载和使用这个模型。

性能对比

在ImageNet验证集上,该模型在288x288的输入尺寸下达到了82.8%的Top-1准确率和96.32%的Top-5准确率。这个性能在同类ResNet模型中表现优异,尤其考虑到它相对较小的参数量。

总结

resnet101.a1h_in1k是一个在参数效率和准确性之间取得很好平衡的模型。它采用了多项先进的训练技巧,在保持模型规模适中的同时,取得了出色的分类性能。这使得它非常适合于各种实际应用场景,特别是在需要在性能和效率之间权衡的情况下。

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