CSPNet (CSPResNet, CSPDarkNet, DarkNet)

Categoría: CNN · Código: timm/models/cspnet.py · Arquitecturas: 23 · Pesos preentrenados: 15 (15 con resultados en ImageNet-1k)

Las redes Cross Stage Partial dividen las características de cada etapa en dos partes, una que pasa por los bloques de la etapa y otra que se fusiona al final de la etapa. Este módulo contiene CSPResNet, CSPResNeXt, CSPDarkNet, DarkNet y las variantes timm cs3*.

Papers

• CSPNet: un nuevo backbone que puede mejorar la capacidad de aprendizaje de las CNN
• YOLOv3: una mejora incremental

Uso

Consulte la Introducción rápida para cargar pesos preentrenados, preprocesar imágenes y realizar el ajuste fino, y Extracción de características para usar los modelos como columnas verticales.

>>> import timm
>>> model = timm.create_model('cspdarknet53.ra_in1k', pretrained=True)
>>> data_config = timm.data.resolve_model_data_config(model)

Soporte de la API de modelos

✓ compatible, ✓ (cuadrado) funciona solo con tamaños cuadrados, ✗ no compatible, – no necesario (el modelo ya acepta cualquier tamaño de entrada). Verificado ejecutando cada función en un modelo inicializado aleatoriamente (CspNet con cs3darknet_focus_s en 256), se espera que otras arquitecturas de la misma clase se comporten de la misma manera. Consulte la página Model API para obtener más detalles.

Arquitecturas

Los GMAC y el número de parámetros corresponden al tamaño de entrada y al clasificador predeterminados de cada arquitectura, según los resultados de las pruebas de rendimiento.

Pesos preentrenados

Top-1 es la precisión de validación en ImageNet-1k desde results-imagenet.csv en el tamaño de evaluación indicado, - si el peso no tiene un resultado de ImageNet-1k (p. ej. pesos de preentrenamiento o de imagen-texto). Classes es el tamaño del clasificador preentrenado, ninguno para pesos sin uno.

Los pesos se agrupan por origen: el artículo o procedencia indicado en la configuración preentrenada, en su defecto una organización del Hub distinta de timm, y si no, la primera parte de la etiqueta preentrenada (architecture.tag). Los orígenes con un solo peso se listan bajo other.

c2ns etiquetas

etiquetas ra

Otros