HRNet

カテゴリ: CNN · コード: timm/models/hrnet.py · アーキテクチャ: 11 · 事前学習済み重み: 14 (ImageNet-1kの結果付き14)

High-Resolution Networksは、ネットワーク全体にわたって高解像度ブランチを保持し、低解像度ブランチを並列に追加して、それらの間で繰り返し情報を交換します。

論文

使用方法

事前学習済み重みの読み込み、画像の前処理、ファインチューニングについてはクイックスタートを、モデルをバックボーンとして使用する方法については特徴量抽出を参照してください。

>>> import timm
>>> model = timm.create_model('hrnet_w18.ms_aug_in1k', pretrained=True)
>>> data_config = timm.data.resolve_model_data_config(model)

モデルAPIのサポート

機能	`HighResolutionNet`
`features_only=True` 特徴マップ	✓ (strides 2, 4, 8, 16, 32)
`forward_intermediates()`	✓
`prune_intermediate_layers()`	✓
入力サイズは任意で、変更は不要です	✓
`set_input_size()`	–
`dynamic_img_size=True`	–
`set_grad_checkpointing()`	✗
レイヤーごとのLR減衰（`group_matcher()`）	✓
`reset_classifier()`	✓

✓ 対応、✓ (square) 正方形サイズのみ対応、✗ 非対応、– 不要（モデルは任意の入力サイズを既に受け付ける）。各機能をランダム初期化されたモデル（HighResolutionNet、hrnet_w18_small、224）で実行して確認しています。同じクラスの他のアーキテクチャも同様に動作すると考えられます。詳細はModel APIページを参照してください。

アーキテクチャ

アーキテクチャ	パラメータ数 (M)	GMACs	入力サイズ	事前学習済み重み
`hrnet_w18`	21.30	4.32	224	2
`hrnet_w18_small`	13.19	1.61	224	2
`hrnet_w18_small_v2`	15.60	2.62	224	2
`hrnet_w18_ssld`	21.30	4.32	224	1
`hrnet_w30`	37.71	8.15	224	1
`hrnet_w32`	41.23	8.97	224	1
`hrnet_w40`	57.56	12.75	224	1
`hrnet_w44`	67.06	14.94	224	1
`hrnet_w48`	77.47	17.34	224	1
`hrnet_w48_ssld`	77.47	17.34	224	1
`hrnet_w64`	128.06	28.97	224	1

GMACsとパラメータ数は、各アーキテクチャのデフォルトの入力サイズと分類器に基づいており、ベンチマーク結果から得られたものです。

事前学習済み重み

Top-1 は、results-imagenet.csv に記載された評価サイズでの ImageNet-1k 検証精度です。- は、ImageNet-1k の結果がない重み（例: プリトレーニング用または画像-テキスト用重み）を示します。Classes は事前学習済み分類器のサイズで、分類器を持たない重みについては none です。

重みはソースごとにグループ化されます。ソースは、事前学習設定で指定されている論文または出典、それ以外の場合はtimm以外の Hub 組織、さらにそれ以外の場合は事前学習タグの最初の部分（architecture.tag）です。重みが 1 つしかないソースは、other にリストされます。

ms タグ

重み	入力サイズ	Top-1 (%)	評価サイズ	クラス	ライセンス	Hub
`hrnet_w18.ms_aug_in1k`	224	78.110	224	1000	mit	timm
`hrnet_w18.ms_in1k`	224	76.770	224	1000	mit	timm
`hrnet_w18_small.ms_in1k`	224	72.340	224	1000	mit	timm
`hrnet_w18_small_v2.ms_in1k`	224	75.094	224	1000	mit	timm
`hrnet_w30.ms_in1k`	224	78.202	224	1000	mit	timm
`hrnet_w32.ms_in1k`	224	78.452	224	1000	mit	timm
`hrnet_w40.ms_in1k`	224	78.928	224	1000	mit	timm
`hrnet_w44.ms_in1k`	224	78.890	224	1000	mit	timm
`hrnet_w48.ms_in1k`	224	79.328	224	1000	mit	timm
`hrnet_w64.ms_in1k`	224	79.458	224	1000	mit	timm

gluon タグ

重み	入力サイズ	Top-1 (%)	評価サイズ	クラス	ライセンス	Hub
`hrnet_w18_small.gluon_in1k`	224	73.934	224	1000	apache-2.0	timm
`hrnet_w18_small_v2.gluon_in1k`	224	78.202	224	1000	apache-2.0	timm

paddle タグ

重み	入力サイズ	Top-1 (%)	評価サイズ	クラス	ライセンス	Hub
`hrnet_w18_ssld.paddle_in1k`	224（テスト 288）	82.052	288	1000	mit	timm
`hrnet_w48_ssld.paddle_in1k`	224（テスト 288）	84.484	288	1000	mit	timm

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