BYOANet (BoTNet, HaloNet, LambdaNet)

Categoria: Híbrido · Código: timm/models/byoanet.py · Arquiteturas: 15 · Pesos pré-treinados: 13 (13 com resultados no ImageNet-1k)

Redes construídas com o sistema de configuração de blocos/etapas ByobNet que posicionam camadas de autoatenção (ou semelhantes) em etapas no estilo ResNet: Bottleneck Transformers (BoTNet), HaloNets e Lambda ResNets. A docstring do módulo marca essas definições como experimentais.

Artigos

• Transformers de Gargalo para Reconhecimento Visual
• LambdaNetworks: Modelando Interações de Longo Alcance Sem Atenção
• Escalação da autoatenção local para espinhas dorsais visuais eficientes em parâmetros

Uso

Veja o Início rápido para carregar pesos pré-treinados, pré-processar imagens e fazer fine-tuning, e Extração de recursos para usar os modelos como backbones.

>>> import timm
>>> model = timm.create_model('halonet50ts.a1h_in1k', pretrained=True)
>>> data_config = timm.data.resolve_model_data_config(model)

Suporte à API de modelos

✓ suportado, ✓ (quadrado) funciona apenas para tamanhos quadrados, ✗ não suportado, – não necessário (o modelo já aceita qualquer tamanho de entrada). Verificado executando cada recurso em um modelo inicializado aleatoriamente (ByobNet com halonet_h1 em 256); espera-se que outras arquiteturas da mesma classe se comportem da mesma forma. Consulte a página Model API para mais detalhes.

Arquiteturas

Os GMACs e as contagens de parâmetros são para o tamanho de entrada e o classificador padrão de cada arquitetura, dos resultados do benchmark.

Pesos pré-treinados

Top-1 é a acurácia de validação no ImageNet-1k de results-imagenet.csv no tamanho de avaliação listado, - se o peso não tiver resultado no ImageNet-1k (por exemplo, pesos de pré-treinamento ou de imagem-texto). Classes é o tamanho do classificador pré-treinado, nenhum para pesos sem um.

Os pesos são agrupados por origem: o artigo ou origem indicado na configuração pré-treinada, caso contrário, uma organização do Hub diferente de timm, caso contrário, a primeira parte da tag pré-treinada (architecture.tag). As origens com um único peso são listadas em other.

tags a1h

c1 tags

Outros