CSATv2

الفئة: هجينة · الكود: timm/models/csatv2.py · الهندسات: 2 · الأوزان المُسبقة التدريب: 3 (0 منها بنتائج ImageNet-1k)

CSATv2 هو نموذج رؤية في مجال الترددات يعمل على تحويلات DCT للصورة المدخلة، مع انتباه مكاني.

الأوراق البحثية

لا تشير سلسلة توثيق الوحدة إلى أي أوراق بحثية.

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('csatv2.r512_in1k', pretrained=True)
>>> data_config = timm.data.resolve_model_data_config(model)

دعم واجهة برمجة التطبيقات للنماذج

ميزة	`CSATv2`
خرائط الميزات `features_only=True`	✓ (خطوات 8، 16، 32، 64)
`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 عشوائيًا (CSATv2 مع csatv2 عند 256)، ومن المتوقع أن تتصرف البنى المعمارية الأخرى من نفس الفئة بنفس الطريقة. راجع صفحة Model API للتفاصيل.

البنى

البنية	المعاملات (مليون)	GMACs	حجم الإدخال	الأوزان المُسبقة التدريب
`csatv2`	11.10	1.39	512	1
`csatv2_21m`	20.70	4.72	640	2

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.

الوزن	حجم الإدخال	أعلى 1 (%)	حجم التقييم	فئات	رخصة	المركز
`csatv2.r512_in1k`	512	-	-	1000	-	timm
`csatv2_21m.sw_r512_in1k`	512	-	-	1000	-	timm
`csatv2_21m.sw_r640_in1k`	640	-	-	1000	-	timm

Update on GitHub