timm documentation
EfficientViT (MSRA)
EfficientViT (MSRA)
Kategori: Efficient/Mobile · Kod: timm/models/efficientvit_msra.py · Mimariler: 6 · Önceden eğitilmiş ağırlıklar: 6 (6'sı ImageNet-1k sonuçlarıyla)
Microsoft Research tarafından geliştirilen, kademeli grup dikkati (cascaded group attention) kullanan ve her dikkat başına (attention head) özelliklerin farklı bir bölümünü besleyen bellek verimli bir görme dönüştürücüsü (vision transformer) olan EfficientViT.
Makaleler
Kullanım
Önceden eğitilmiş ağırlıkları yükleme, görüntü ön işleme ve ince ayar için Hızlı Başlangıç bölümüne, modelleri omurga olarak kullanmak için ise Özellik Çıkarımı bölümüne bakın.
>>> import timm
>>> model = timm.create_model('efficientvit_m5.r224_in1k', pretrained=True)
>>> data_config = timm.data.resolve_model_data_config(model)Model API desteği
✓ destekleniyor, ✓ (kare) yalnızca kare boyutlarda çalışır, ✗ desteklenmiyor, – gerekli değil (model zaten herhangi bir giriş boyutunu kabul eder). Her özellik, rastgele başlatılmış bir model üzerinde çalıştırılarak kontrol edilir (EfficientVitMsra, efficientvit_m0 ile 224 boyutunda); aynı sınıfın diğer mimarilerinin de aynı şekilde davranması beklenir. Ayrıntılar için Model API sayfasına bakın.
Mimariler
| Mimari | Parametreler (M) | GMAC'lar | Girdi boyutu | Önceden eğitilmiş ağırlıklar |
|---|---|---|---|---|
efficientvit_m0 | 2.33 | 0.08 | 224 | 1 |
efficientvit_m1 | 2.96 | 0.17 | 224 | 1 |
efficientvit_m2 | 4.17 | 0.20 | 224 | 1 |
efficientvit_m3 | 6.88 | 0.26 | 224 | 1 |
efficientvit_m4 | 8.78 | 0.30 | 224 | 1 |
efficientvit_m5 | 12.44 | 0.52 | 224 | 1 |
GMAC'lar ve parametre sayıları, her mimarinin varsayılan giriş boyutu ve sınıflandırıcısı içindir ve benchmark sonuçlarından alınmıştır.
Önceden eğitilmiş ağırlıklar
Top-1, belirtilen değerlendirme boyutunda results-imagenet.csv dosyasındaki ImageNet-1k doğrulama doğruluğudur; ağırlığın ImageNet-1k sonucu yoksa (ör. ön eğitim veya görsel-metin ağırlıkları) bu değer "-" olarak gösterilir. Classes, ön eğitilmiş sınıflandırıcının boyutudur; sınıflandırıcısı olmayan ağırlıklar için bu değer "none"dur.
| Ağırlık | Girdi boyutu | En iyi 1 (%) | Değerlendirme boyutu | Sınıflar | Lisans | Hub |
|---|---|---|---|---|---|---|
efficientvit_m0.r224_in1k | 224 | 63.304 | 224 | 1000 | mit | timm |
efficientvit_m1.r224_in1k | 224 | 68.340 | 224 | 1000 | mit | timm |
efficientvit_m2.r224_in1k | 224 | 70.796 | 224 | 1000 | mit | timm |
efficientvit_m3.r224_in1k | 224 | 73.394 | 224 | 1000 | mit | timm |
efficientvit_m4.r224_in1k | 224 | 74.344 | 224 | 1000 | mit | timm |
efficientvit_m5.r224_in1k | 224 | 77.092 | 224 | 1000 | mit | timm |