timm documentation

EfficientViT (MSRA)

You are viewing main version, which requires installation from source. If you'd like regular pip install, checkout the latest stable version (v1.0.31).
Hugging Face's logo
Join the Hugging Face community

and get access to the augmented documentation experience

to get started

EfficientViT (MSRA)

الفئة: Efficient/Mobile · الكود: timm/models/efficientvit_msra.py · الهندسات: 6 · الأوزان المُسبقة التدريب: 6 (6 منها بنتائج على ImageNet-1k)

EfficientViT من Microsoft Research، وهو محوّل رؤية موفّر للذاكرة يعتمد على الانتباه الجماعي المتسلسل، حيث يُغذّي كل رأس انتباه بقسم مختلف من الميزات.

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('efficientvit_m5.r224_in1k', pretrained=True)
>>> data_config = timm.data.resolve_model_data_config(model)

دعم واجهة برمجة التطبيقات للنماذج

ميزةEfficientVitMsra
خرائط الميزات features_only=True✓ (خطوات 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 عشوائياً (EfficientVitMsra مع efficientvit_m0 عند 224)، ومن المتوقع أن تتصرف البنى المعمارية الأخرى من نفس الفئة بنفس الطريقة. راجع صفحة واجهة برمجة النموذج للتفاصيل.

البنى

البنيةالمعاملات (مليون)GMACsحجم الإدخالالأوزان المُسبقة التدريب
efficientvit_m02.330.082241
efficientvit_m12.960.172241
efficientvit_m24.170.202241
efficientvit_m36.880.262241
efficientvit_m48.780.302241
efficientvit_m512.440.522241

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.

الوزنحجم الإدخالأعلى 1 (%)حجم التقييمفئاترخصةالمركز
efficientvit_m0.r224_in1k22463.3042241000mittimm
efficientvit_m1.r224_in1k22468.3402241000mittimm
efficientvit_m2.r224_in1k22470.7962241000mittimm
efficientvit_m3.r224_in1k22473.3942241000mittimm
efficientvit_m4.r224_in1k22474.3442241000mittimm
efficientvit_m5.r224_in1k22477.0922241000mittimm
Update on GitHub