Hugging Face's logo

timm documentation

MobileNet-V3

Hugging Face's logo
Join the Hugging Face community

and get access to the augmented documentation experience

to get started

MobileNet-V3

الفئة: Efficient/Mobile · الكود: timm/models/mobilenetv3.py · الهندسات: 33 · الأوزان المُسبقة التدريب: 45 (39 منها بنتائج على ImageNet-1k)

MobileNet-V3 والشبكات ذات الصلة المبنية على نفس فئة MobileNetV3: MobileNet-V4، وLCNet (PP-LCNet)، وFBNet-V3 ووزنات MobileNet-V3 المنقولة من TensorFlow (tf_*).

الأوراق البحثية

الاستخدام

راجع البدء السريع لتحميل الأوزان المُسبقة التدريب ومعالجة الصور مسبقًا وضبط الدقة، وراجع استخراج الميزات لاستخدام النماذج كعمود فقري.

>>> import timm
>>> model = timm.create_model('mobilenetv4_conv_aa_large.e230_r384_in12k_ft_in1k', pretrained=True)
>>> data_config = timm.data.resolve_model_data_config(model)

دعم واجهة برمجة التطبيقات للنماذج

ميزةMobileNetV3
خرائط الميزات features_only=True✓ (خطوات 2، 4، 8، 16، 32)
forward_intermediates()✓
prune_intermediate_layers()✓
أي حجم إدخال، دون الحاجة إلى أي تغييرات✓
set_input_size()–
dynamic_img_size=True–
set_grad_checkpointing()✓
تلاشي معدل التعلم على مستوى الطبقات (group_matcher())✓
reset_classifier()✓

✓ مدعوم، ✓ (مربع) يعمل مع الأحجام المربعة فقط، ✗ غير مدعوم، – غير مطلوب (يقبل النموذج بالفعل أي حجم إدخال). تم التحقق من ذلك بتشغيل كل ميزة على نموذج مُهيأ عشوائياً (MobileNetV3 مع mobilenetv3_small_050 عند 224)، ومن المتوقع أن تتصرف البنى المعمارية الأخرى من نفس الفئة بنفس الطريقة. راجع صفحة Model API للتفاصيل.

البنى

البنيةالمعاملات (مليون)GMACsحجم الإدخالالأوزان المُسبقة التدريب
fbnetv3_b8.600.422241
fbnetv3_d10.310.522241
fbnetv3_g16.621.282401
lcnet_0351.640.032240
lcnet_0501.880.052241
lcnet_0752.360.102241
lcnet_1002.950.162241
lcnet_1504.500.342240
mobilenetv3_large_0753.990.162240
mobilenetv3_large_1005.480.232244
mobilenetv3_large_150d14.621.032561
mobilenetv3_rw5.480.232241
mobilenetv3_small_0501.590.032241
mobilenetv3_small_0752.040.052241
mobilenetv3_small_1002.540.062241
mobilenetv4_conv_aa_large32.599.634484
mobilenetv4_conv_aa_medium9.721.582560
mobilenetv4_conv_blur_medium9.721.222241
mobilenetv4_conv_large32.596.433842
mobilenetv4_conv_medium9.721.102566
mobilenetv4_conv_small3.770.192243
mobilenetv4_conv_small_0351.910.052240
mobilenetv4_conv_small_0502.240.072241
mobilenetv4_hybrid_large37.767.773842
mobilenetv4_hybrid_large_07522.752.062560
mobilenetv4_hybrid_medium11.071.292565
mobilenetv4_hybrid_medium_0757.310.662240
tf_mobilenetv3_large_0753.990.162241
tf_mobilenetv3_large_1005.480.232241
tf_mobilenetv3_large_minimal_1003.920.222241
tf_mobilenetv3_small_0752.040.052241
tf_mobilenetv3_small_1002.540.062241
tf_mobilenetv3_small_minimal_1002.040.062241

تُحسب قيم GMACs وعدد المعلمات لحجم المدخلات الافتراضي والتصنيف الخاص بكل معمارية، وذلك بناءً على نتائج الاختبارات المرجعية.

الأوزان المُسبقة التدريب

Top-1 هو دقة التحقق على ImageNet-1k من results-imagenet.csv عند حجم التقييم المذكور، - إذا لم يكن للوزن نتيجة على ImageNet-1k (مثل أوزان ما قبل التدريب أو أوزان الصورة-النص). Classes هو حجم المصنِّف المُدرَّب مسبقًا، ولا يوجد شيء للأوزان التي لا تحتوي على مصنِّف.

تُجمَّع الأوزان حسب المصدر: الورقة البحثية أو الأصل المذكور في الإعداد المسبق، وإلا منظمة على Hub غير timm، وإلا الجزء الأول من وسم التدريب المسبق (architecture.tag). تُدرج المصادر التي تحتوي على وزن واحد تحت other.

وسوم ra2

الوزنحجم الإدخالأعلى 1 (%)حجم التقييمفئاترخصةالمركز
fbnetv3_b.ra2_in1k224 (اختبار 256)79.1542561000apache-2.0timm
fbnetv3_d.ra2_in1k224 (اختبار 256)79.6822561000apache-2.0timm
fbnetv3_g.ra2_in1k240 (اختبار 288)82.0342881000apache-2.0timm
lcnet_050.ra2_in1k22463.1382241000apache-2.0timm
lcnet_075.ra2_in1k22468.7862241000apache-2.0timm
lcnet_100.ra2_in1k22472.1302241000apache-2.0timm

وسوم ix

الوزنحجم الإدخالأعلى 1 (%)حجم التقييمفئاترخصةالمركز
mobilenetv4_hybrid_large.ix_e600_r384_in1k384 (اختبار 448)84.3524481000apache-2.0timm
mobilenetv4_hybrid_medium.ix_e550_r256_in1k256 (اختبار 320)82.5003201000apache-2.0timm
mobilenetv4_hybrid_medium.ix_e550_r384_in1k384 (اختبار 448)83.3904481000apache-2.0timm

lamb tags

الوزنحجم الإدخالأعلى 1 (%)حجم التقييمفئاترخصةالمركز
mobilenetv3_small_050.lamb_in1k22457.9182241000apache-2.0timm
mobilenetv3_small_075.lamb_in1k22465.2842241000apache-2.0timm
mobilenetv3_small_100.lamb_in1k22467.6362241000apache-2.0timm

وسوم ra4

الوزنحجم الإدخالأعلى 1 (%)حجم التقييمفئاترخصةالمركز
mobilenetv3_large_100.ra4_e3600_r224_in1k224 (اختبار 256)77.1822561000apache-2.0timm
mobilenetv3_large_150d.ra4_e3600_r256_in1k256 (اختبار 320)81.8323201000apache-2.0timm

التدريب المسبق على ImageNet-21K للجميع

Pretrained configs reference ImageNet-21K Pretraining for the Masses.

الوزنحجم الإدخالأعلى 1 (%)حجم التقييمفئاترخصةالمركز
mobilenetv3_large_100.miil_in21k224--11221apache-2.0timm
mobilenetv3_large_100.miil_in21k_ft_in1k22477.9202241000apache-2.0timm

أخرى

الوزنحجم الإدخالأعلى 1 (%)حجم التقييمفئاترخصةالمركز
mobilenetv3_large_100.ra_in1k22475.7842241000apache-2.0timm
mobilenetv3_rw.rmsp_in1k22475.6162241000apache-2.0timm
mobilenetv4_conv_aa_large.e230_r384_in12k384 (اختبار 448)--11821apache-2.0timm
mobilenetv4_conv_aa_large.e230_r384_in12k_ft_in1k384 (اختبار 480)84.7724801000apache-2.0timm
mobilenetv4_conv_aa_large.e230_r448_in12k_ft_in1k448 (اختبار 544)84.9905441000apache-2.0timm
mobilenetv4_conv_aa_large.e600_r384_in1k384 (اختبار 480)83.8264801000apache-2.0timm
mobilenetv4_conv_blur_medium.e500_r224_in1k224 (اختبار 256)80.1522561000apache-2.0timm
mobilenetv4_conv_large.e500_r256_in1k256 (اختبار 320)82.6723201000apache-2.0timm
mobilenetv4_conv_large.e600_r384_in1k384 (اختبار 448)83.4184481000apache-2.0timm
mobilenetv4_conv_medium.e180_ad_r384_in12k384--11821apache-2.0timm
mobilenetv4_conv_medium.e180_r384_in12k384--11821apache-2.0timm
mobilenetv4_conv_medium.e250_r384_in12k384--11821apache-2.0timm
mobilenetv4_conv_medium.e250_r384_in12k_ft_in1k38482.7763841000apache-2.0timm
mobilenetv4_conv_medium.e500_r224_in1k224 (اختبار 256)79.8362561000apache-2.0timm
mobilenetv4_conv_medium.e500_r256_in1k256 (اختبار 320)80.8903201000apache-2.0timm
mobilenetv4_conv_small.e1200_r224_in1k224 (اختبار 256)74.2822561000apache-2.0timm
mobilenetv4_conv_small.e2400_r224_in1k224 (اختبار 256)74.6442561000apache-2.0timm
mobilenetv4_conv_small.e3600_r256_in1k256 (اختبار 320)75.6163201000apache-2.0timm
mobilenetv4_conv_small_050.e3000_r224_in1k224 (اختبار 256)65.8262561000apache-2.0timm
mobilenetv4_hybrid_large.e600_r384_in1k384 (اختبار 448)84.2644481000apache-2.0timm
mobilenetv4_hybrid_medium.e200_r256_in12k256 (اختبار 320)--11821apache-2.0timm
mobilenetv4_hybrid_medium.e200_r256_in12k_ft_in1k256 (اختبار 320)82.9983201000apache-2.0timm
mobilenetv4_hybrid_medium.e500_r224_in1k224 (اختبار 256)81.2842561000apache-2.0timm
tf_mobilenetv3_large_075.in1k22473.4422241000apache-2.0timm
tf_mobilenetv3_large_100.in1k22475.5102241000apache-2.0timm
tf_mobilenetv3_large_minimal_100.in1k22472.2702241000apache-2.0timm
tf_mobilenetv3_small_075.in1k22465.7062241000apache-2.0timm
tf_mobilenetv3_small_100.in1k22467.9222241000apache-2.0timm
tf_mobilenetv3_small_minimal_100.in1k22462.8922241000apache-2.0timm
Update on GitHub

←LowFormer MobileViT→