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wide_resnet50_2.racm_in1k

wide_resnet50_2.racm_in1k

Wide ResNet-50-2模型采用RandAugment训练实现高性能图像分类

wide_resnet50_2.racm_in1k是一个基于Wide-ResNet-B架构的图像分类模型。它采用ReLU激活函数、7x7卷积层和1x1卷积短路连接。该模型在ImageNet-1k数据集上通过RandAugment 'RACM'方法训练,达到82.27%的top-1准确率。模型包含6890万参数,可用于图像分类、特征提取和嵌入生成。基于timm库实现,提供简洁API便于推理和特征提取。

模型神经网络预训练模型开源项目Huggingface图像分类特征提取wide_resnet50_2Github
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wide_resnet50_2.racm_in1k项目介绍

项目概述

wide_resnet50_2.racm_in1k是一个基于Wide ResNet架构的图像分类模型。该模型是使用timm库在ImageNet-1k数据集上训练得到的。它采用了RandAugment数据增强策略，并使用了RMSProp优化器和步进学习率调度。

模型特点

该模型具有以下特点：

  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卷积进行短路下采样
  4. 参数数量为68.9百万
  5. GMACs(十亿次乘加运算)为11.4
  6. 激活数为14.4百万
  7. 训练时输入图像尺寸为224x224，测试时为288x288

训练细节

模型的训练采用了以下策略：

  1. 使用RandAugment RACM数据增强方案
  2. 采用RMSProp优化器(TensorFlow 1.0行为)
  3. 使用指数衰减的步进学习率调度，并进行预热
  4. 使用EMA(指数移动平均)进行权重平均

模型应用

该模型可以应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，用于下游任务
  3. 图像嵌入：可以提取图像的高维特征表示

使用方法

用户可以通过timm库轻松加载和使用该模型：

  1. 对于图像分类任务，可以直接使用预训练模型进行推理
  2. 对于特征提取，可以设置features_only=True来获取多尺度特征图
  3. 对于图像嵌入，可以设置num_classes=0或使用forward_features方法

模型比较

在ImageNet验证集上，该模型在288x288分辨率下的Top-1准确率为82.27%，Top-5准确率为96.06%。相比其他模型，它在准确率和计算效率之间取得了很好的平衡。

总的来说，wide_resnet50_2.racm_in1k是一个强大而灵活的图像分类模型，可以满足多种计算机视觉应用的需求。

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