EdgeNeXt

Catégorie : Efficient/Mobile · Code : timm/models/edgenext.py · Architectures : 5 · Poids pré-entraînés : 6 (6 avec des résultats sur ImageNet-1k)

EdgeNeXt est un CNN-Transformer hybride pour appareils mobiles qui combine des encodeurs de convolution en profondeur avec des encodeurs d'attention transposée en profondeur fractionnée (SDTA), qui appliquent l'attention sur les canaux.

Articles

• EdgeNeXt : architecture CNN-Transformer fusionnée efficacement pour les applications de vision mobile
• Résoudre ImageNet : un schéma unifié pour entraîner n'importe quel backbone jusqu'aux meilleurs résultats

Utilisation

Consultez le Démarrage rapide pour le chargement des poids pré-entraînés, le prétraitement des images et l’ajustement fin, ainsi que Extraction de caractéristiques pour utiliser les modèles comme squelettes.

>>> import timm
>>> model = timm.create_model('edgenext_base.in21k_ft_in1k', pretrained=True)
>>> data_config = timm.data.resolve_model_data_config(model)

Prise en charge de l'API des modèles

✓ pris en charge, ✓ (carré) fonctionne uniquement pour les tailles carrées, ✗ non pris en charge, – non nécessaire (le modèle accepte déjà n'importe quelle taille d'entrée). Vérifié en exécutant chaque fonctionnalité sur un modèle initialisé aléatoirement (EdgeNeXt avec edgenext_xx_small à 256), les autres architectures de la même classe sont censées se comporter de la même manière. Consultez la page API du modèle pour plus de détails.

Architectures

Les GMACs et le nombre de paramètres correspondent à la taille d’entrée par défaut et au classifieur de chaque architecture, d’après les résultats des benchmarks.

Poids pré-entraînés

Top-1 est la précision de validation sur ImageNet-1k issue de results-imagenet.csv à la taille d'évaluation indiquée, - si le poids n'a pas de résultat ImageNet-1k (par exemple, poids de pré-entraînement ou poids image-texte). Classes est la taille du classifieur pré-entraîné, aucune pour les poids sans classifieur.