tf_efficientnetv2_s.in21k_ft_in1k
EfficientNet-v2图像分类模型 基于双重ImageNet数据集训练
这是一个基于EfficientNet-v2架构的图像分类模型，采用ImageNet-21k预训练和ImageNet-1k微调策略。模型参数量为2150万，计算量为5.4 GMACs，支持图像分类、特征提取和图像嵌入等多种应用。训练采用300x300分辨率，测试时提升至384x384，在性能和效率之间实现良好平衡。该模型最初由论文作者在Tensorflow中实现，后由Ross Wightman移植至PyTorch框架。
项目介绍
这是一个名为tf_efficientnetv2_s.in21k_ft_in1k的图像分类模型项目。该模型是EfficientNet-v2系列的一员,由谷歌研究团队开发。它最初在TensorFlow框架下训练,后来由Ross Wightman移植到PyTorch框架中。
模型特点
该模型具有以下特点:
- 模型类型:图像分类/特征提取骨干网络
- 参数量:2150万
- 计算量:5.4 GMACs
- 激活量:2270万
- 训练图像尺寸:300x300像素
- 测试图像尺寸:384x384像素
这个模型首先在ImageNet-21k数据集上进行预训练,然后在ImageNet-1k数据集上进行微调。这种预训练和微调的组合使模型能够学习更广泛的特征,并在特定任务上取得更好的性能。
使用方法
该模型可以用于多种图像相关任务:
- 图像分类:可以直接使用模型进行1000类的ImageNet分类任务。
- 特征图提取:可以提取多个层次的特征图,用于下游任务。
- 图像嵌入:可以提取图像的高维特征表示,用于相似度计算等任务。
使用时,只需几行代码就可以加载预训练模型并进行推理。项目提供了详细的代码示例,包括如何加载图像、进行预处理、执行前向传播等步骤。
相关研究
该模型基于"EfficientNetV2: Smaller Models and Faster Training"这篇论文。EfficientNetV2系列模型在EfficientNet的基础上进行了改进,通过优化网络结构和训练策略,实现了更小的模型尺寸和更快的训练速度。
总结
tf_efficientnetv2_s.in21k_ft_in1k是一个强大而灵活的图像处理模型。它在保持较小模型尺寸的同时,通过大规模数据集的训练获得了优秀的性能。无论是直接用于图像分类,还是作为特征提取器用于其他计算机视觉任务,它都是一个值得尝试的选择。
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