
ResNet152图 像分类模型 基于ResNet Strikes Back改进架构
resnet152.a1h_in1k是基于ResNet Strikes Back改进的ResNet152模型。该模型采用ReLU激活函数、单层7x7卷积加池化、1x1卷积shortcut下采样等特性,在ImageNet-1k数据集上训练。模型参数量60.2M,GMACs 11.6,激活大小22.6M。288x288图像输入下Top-1准确率83.46%,Top-5准确率96.54%。可用于图像分类和特征提取。
resnet152.a1h_in1k是一个强大的图像分类和特征提取模型,基于ResNet架构设计。这个模型在ImageNet-1k数据集上进行了训练,能够对1000个类别的图像进行高精度分类。
该模型具有以下特点:
模型训练采用了以下策略:
在ImageNet验证集上,resnet152.a1h_in1k取得了较好的表现:
这个性能在同类模型中处于较高水平。
该模型可以通过timm库轻松加载和使用,主要有以下几种应用场景:
图像分类:可以直接对输入图像进行1000类别的分类预测。
特征图提取:可以获取模型中间层的特征图,用于下游任务。
图像嵌入:可以提取图像的高维特征向量,用于相似度计算等任务。
使用时只需几行代码即可完成模型加载和推理。
resnet152.a1h_in1k是一个在性能和效率上都表现出色的图像分类模型。它不仅可以直接用于图像分类任务,还可以作为特征提取器用于各种计算机视觉应用。该模型在timm库中提供了便捷的使用接口,是深度学习实践中的一个很好选择。
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