
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%。
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。
该模型具有以下几个主要特点:
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:
这个模型可以用于多种计算机视觉任务:
使用timm库可以非常方便地加载和使用这个模型。
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。
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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