timm documentation
Xception (legacy)
Xception (legacy)
Kategori: CNN · Kode: timm/models/xception.py · Arsitektur: 1 · Bobot pralatih: 1 (1 dengan hasil ImageNet-1k)
Xception asli, konvolusi terpisah kedalaman dengan koneksi residual, dengan bobot yang dipindahkan dari Keras
(legacy_xception).
Makalah
Penggunaan
Lihat Quickstart untuk memuat bobot terlatih, prapemrosesan gambar, dan penyesuaian halus, serta Ekstraksi Fitur untuk menggunakan model sebagai tulang punggung.
>>> import timm
>>> model = timm.create_model('legacy_xception.tf_in1k', pretrained=True)
>>> data_config = timm.data.resolve_model_data_config(model)Dukungan API Model
✓ didukung, ✓ (persegi) hanya berfungsi untuk ukuran persegi, ✗ tidak didukung, – tidak diperlukan (model sudah menerima ukuran input apa pun). Diperiksa dengan menjalankan setiap fitur pada model yang diinisialisasi secara acak (Xception dengan legacy_xception pada 299), arsitektur lain dari kelas yang sama diharapkan berperilaku sama. Lihat halaman Model API untuk detailnya.
Arsitektur
| Arsitektur | Parameter (M) | GMACs | Ukuran input | Bobot terlatih |
|---|---|---|---|---|
legacy_xception | 22.86 | 8.40 | 299 | 1 |
GMACs dan jumlah parameter adalah untuk ukuran input dan klasifer default dari setiap arsitektur, dari hasil benchmark.
Bobot terlatih
Top-1 adalah akurasi validasi ImageNet-1k dari results-imagenet.csv pada ukuran eval yang tercantum, - jika bobot tidak memiliki hasil ImageNet-1k (misalnya bobot pretraining atau image-text). Classes adalah ukuran dari classifier pretrained, none untuk bobot yang tidak memilikinya.
| Bobot | Ukuran input | Top-1 (%) | Ukuran evaluasi | Kelas | Lisensi | Hub |
|---|---|---|---|---|---|---|
legacy_xception.tf_in1k | 299 | 79.058 | 299 | 1000 | apache-2.0 | asli |