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sebotnet33ts_256.a1h_in1k

sebotnet33ts_256.a1h_in1k

结合ResNet与自注意力的高性能图像分类模型

sebotnet33ts_256.a1h_in1k是一个融合ResNet架构和BotNet设计的图像分类模型，整合了Squeeze-and-Excitation通道注意力机制。该模型在ImageNet-1k数据集上训练，通过timm库实现。它采用LAMB优化器、强化的dropout和随机深度技术，以及余弦学习率调度。模型提供灵活的配置选项，包括块/阶段布局和注意力层等，适用于图像分类和特征提取任务。其平衡了性能和训练效率，为计算机视觉领域提供了实用的解决方案。

模型图像分类GithubtimmImageNet-1k深度学习BotNetHuggingface开源项目
GitHubHugging Face论文

sebotnet33ts_256.a1h_in1k项目介绍

sebotnet33ts_256.a1h_in1k是一个基于BotNet架构的图像分类模型，由Ross Wightman在timm库中训练完成。这个模型结合了Squeeze-and-Excitation通道注意力机制和ResNet架构的优点，在ImageNet-1k数据集上进行了训练。

模型特点

  • 模型类型：图像分类/特征骨干网络
  • 参数量：13.7百万
  • GMACs：3.9
  • 激活量：17.5百万
  • 输入图像尺寸：256 x 256

该模型基于"ResNet Strikes Back"论文中的A1配方进行了改进，使用了LAMB优化器，并增强了dropout、随机深度和RandAugment等技术。同时，它采用了带有预热的余弦学习率调度。

模型架构

sebotnet33ts_256.a1h_in1k的架构是使用timm库中灵活的BYOBNet（Bring-Your-Own-Blocks Network）实现的。这种架构允许配置以下元素：

  • 块/阶段布局
  • 块类型交错
  • 茎部布局
  • 输出步幅（膨胀）
  • 激活和规范化层
  • 通道和空间/自注意力层

此外，该模型还包含了timm库中常见的其他特性，如随机深度、梯度检查点、层级学习率衰减和每阶段特征提取等。

模型用途

  1. 图像分类：可以使用预训练模型对输入图像进行分类，输出前5个最可能的类别及其概率。

  2. 特征图提取：模型可以提取输入图像的多尺度特征图，这对于各种下游任务非常有用。

  3. 图像嵌入：可以使用模型提取图像的高级特征表示，得到固定维度的嵌入向量。

使用方法

用户可以通过timm库轻松加载和使用这个模型。对于图像分类任务，只需几行代码就可以完成模型的加载、图像预处理和推理过程。对于特征图提取和图像嵌入任务，也提供了相应的代码示例。

模型对比

研究者和开发者可以在timm的模型结果中探索这个模型的数据集和运行时指标，以便与其他模型进行比较和选择。

总的来说，sebotnet33ts_256.a1h_in1k是一个结合了多种先进技术的高效图像分类模型，适用于各种计算机视觉任务，为研究人员和开发者提供了一个强大的工具。

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