Inception-ResNet-v2

Категория: CNN · Код: timm/models/inception_resnet_v2.py · Архитектуры: 1 · Предобученные веса: 2 (2 с результатами на ImageNet-1k)

Inception-ResNet-v2 объединяет модули Inception с остаточными соединениями. Порт из реализации TensorFlow и весов.

Статьи

• Inception-v4, Inception-ResNet и влияние остаточных связей на обучение
• Ансамблевое противоречивое обучение: атаки и защиты

Использование

См. раздел Быстрый старт для загрузки предобученных весов, предобработки изображений и дообучения, а также раздел Извлечение признаков для использования моделей в качестве базовых архитектур.

>>> import timm
>>> model = timm.create_model('inception_resnet_v2.tf_ens_adv_in1k', pretrained=True)
>>> data_config = timm.data.resolve_model_data_config(model)

Поддержка Model API

✓ поддерживается, ✓ (квадрат) работает только для квадратных размеров, ✗ не поддерживается, – не требуется (модель уже принимает входные данные любого размера). Проверено путём запуска каждой функции на случайно инициализированной модели (InceptionResnetV2 с inception_resnet_v2 при размере 299); ожидается, что другие архитектуры того же класса будут вести себя аналогично. Подробности см. на странице Model API.

Архитектуры

GMACs и количество параметров указаны для размера входных данных и классификатора по умолчанию для каждой архитектуры, согласно результатам бенчмарков.

Предобученные веса

Top-1 — это точность на валидационном наборе ImageNet-1k из results-imagenet.csv для указанного размера оценки, - если для весов нет результата ImageNet-1k (например, веса для предобучения или изображения-текст). Classes — размер предобученного классификатора, none для весов без классификатора.