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EfficientViM
EfficientViM
카테고리: Efficient/Mobile · 코드: timm/models/efficientvim.py · 아키텍처: 8 · 사전학습된 가중치: 12 (ImageNet-1k 결과가 있는 것은 0개)
Efficient Vision Mamba(EfficientViM)는 Hidden State Mixer 기반 State Space Duality(HSM-SSD) 레이어를 중심으로 구성되며, 여기서는 순수 PyTorch로 구현되어 있습니다. _dist 모델에는 증류 헤드가 추가됩니다.
논문
사용
사전 학습된 가중치 로드, 이미지 전처리 및 파인튜닝에 대해서는 Quickstart를, 모델을 백본으로 사용하는 방법에 대해서는 Feature Extraction을 참고하세요.
>>> import timm
>>> model = timm.create_model('efficientvim_m1.e300_in1k', pretrained=True)
>>> data_config = timm.data.resolve_model_data_config(model)모델 API 지원
| 기능 | EfficientViM | EfficientViMDistilled |
|---|---|---|
features_only=True feature map | ✓ (strides 16, 32, 64) | ✓ (strides 16, 32, 64) |
forward_intermediates() | ✓ | ✓ |
prune_intermediate_layers() | ✓ | ✓ |
| 입력 크기 무관, 변경 불필요 | ✓ | ✓ |
set_input_size() | – | – |
dynamic_img_size=True | – | – |
set_grad_checkpointing() | ✓ | ✓ |
레이어별 LR 감쇠(group_matcher()) | ✓ | ✓ |
reset_classifier() | ✓ | ✓ |
✓ 지원됨, ✓ (정사각형) 정사각형 크기만 작동, ✗ 미지원, – 필요 없음(모델이 이미 모든 입력 크기를 허용함). 무작위로 초기화된 모델(EfficientViM은 efficientvim_m1을 224로, EfficientViMDistilled은 efficientvim_m1_dist을 224로)에서 각 기능을 실행하여 확인했습니다. 같은 클래스의 다른 아키텍처도 동일한 동작을 할 것으로 예상됩니다. 자세한 내용은 Model API 페이지를 참조하세요.
아키텍처
| 아키텍처 | 클래스 | 매개변수 (M) | GMAC | 입력 크기 | 사전 학습된 가중치 |
|---|---|---|---|---|---|
efficientvim_m1 | EfficientViM | 6.68 | - | 224 | 2 |
efficientvim_m1_dist | EfficientViMDistilled | 7.64 | - | 224 | 1 |
efficientvim_m2 | EfficientViM | 13.90 | - | 224 | 2 |
efficientvim_m2_dist | EfficientViMDistilled | 15.32 | - | 224 | 1 |
efficientvim_m3 | EfficientViM | 16.60 | - | 224 | 2 |
efficientvim_m3_dist | EfficientViMDistilled | 18.18 | - | 224 | 1 |
efficientvim_m4 | EfficientViM | 19.61 | - | 256 | 2 |
efficientvim_m4_dist | EfficientViMDistilled | 21.18 | - | 256 | 1 |
GMACs와 매개변수 수는 각 아키텍처의 기본 입력 크기 및 분류기에 대한 값이며, 벤치마크 결과에서 가져왔습니다.
사전 학습된 가중치
Top-1은 results-imagenet.csv에 나열된 평가 크기에서 측정된 ImageNet-1k 검증 정확도입니다. - 가중치에 ImageNet-1k 결과가 없는 경우(예: 사전 학습 또는 이미지-텍스트 가중치)에는 표시하지 않습니다. Classes는 사전 학습된 분류기의 크기를 나타내며, 분류기가 없는 가중치의 경우 none입니다.
| 가중치 | 입력 크기 | Top-1(%) | 평가 크기 | 클래스 | 라이선스 | Hub |
|---|---|---|---|---|---|---|
efficientvim_m1.e300_in1k | 224 | - | - | 1000 | mit | timm |
efficientvim_m1.e450_in1k | 224 | - | - | 1000 | mit | timm |
efficientvim_m1_dist.in1k | 224 | - | - | 1000 | mit | timm |
efficientvim_m2.e300_in1k | 224 | - | - | 1000 | mit | timm |
efficientvim_m2.e450_in1k | 224 | - | - | 1000 | mit | timm |
efficientvim_m2_dist.in1k | 224 | - | - | 1000 | mit | timm |
efficientvim_m3.e300_in1k | 224 | - | - | 1000 | mit | timm |
efficientvim_m3.e450_in1k | 224 | - | - | 1000 | mit | timm |
efficientvim_m3_dist.in1k | 224 | - | - | 1000 | mit | timm |
efficientvim_m4.e300_in1k | 256 | - | - | 1000 | mit | timm |
efficientvim_m4.e450_in1k | 256 | - | - | 1000 | mit | timm |
efficientvim_m4_dist.in1k | 256 | - | - | 1000 | mit | timm |