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Xception (레거시)
Xception (레거시)
카테고리: CNN · 코드: timm/models/xception.py · 아키텍처: 1 · 프리트레인드 가중치: 1 (ImageNet-1k 결과 포함 1개)
Keras에서 가져온 가중치를 가진, 잔차 연결이 포함된 depthwise separable convolutions를 사용하는 원래의 Xception (legacy_xception).
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('legacy_xception.tf_in1k', pretrained=True)
>>> data_config = timm.data.resolve_model_data_config(model)모델 API 지원
✓ 지원됨, ✓ (정사각형) 정사각형 크기만 작동, ✗ 미지원, – 필요 없음(모델이 이미 모든 입력 크기를 허용). 무작위로 초기화된 모델(Xception은 legacy_xception이 299)에서 각 기능을 실행하여 확인했으며, 같은 클래스의 다른 아키텍처도 동일한 동작을 하는 것으로 예상됩니다. 자세한 내용은 Model API 페이지를 참조하세요.
아키텍처
| 아키텍처 | 매개변수 (M) | GMAC | 입력 크기 | 사전 학습된 가중치 |
|---|---|---|---|---|
legacy_xception | 22.86 | 8.40 | 299 | 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|
legacy_xception.tf_in1k | 299 | 79.058 | 299 | 1000 | apache-2.0 | 원본 |