SKNet

Catégorie : CNN · Code : timm/models/sknet.py · Architectures : 5 · Poids pré-entraînés : 3 (3 avec des résultats sur ImageNet-1k)

Réseaux Selective Kernel sur une base ResNet, où les unités SK fusionnent des branches avec des tailles de noyaux différentes en utilisant une attention sur les branches.

Articles

• Réseaux à noyaux sélectifs

Utilisation

Consultez le Démarrage rapide pour le chargement des poids pré-entraînés, le prétraitement des images et l’ajustement fin, ainsi que Extraction de caractéristiques pour utiliser les modèles comme squelettes.

>>> import timm
>>> model = timm.create_model('skresnext50_32x4d.ra_in1k', pretrained=True)
>>> data_config = timm.data.resolve_model_data_config(model)

Prise en charge de l'API des modèles

✓ pris en charge, ✓ (carré) fonctionne uniquement pour les tailles carrées, ✗ non pris en charge, – non nécessaire (le modèle accepte déjà n'importe quelle taille d'entrée). Vérifié en exécutant chaque fonctionnalité sur un modèle initialisé aléatoirement (ResNet avec skresnet18 à 224), les autres architectures de la même classe sont censées se comporter de la même manière. Consultez la page Model API pour plus de détails.

Architectures

Les GMACs et le nombre de paramètres correspondent à la taille d’entrée par défaut et au classifieur de chaque architecture, d’après les résultats des benchmarks.

Poids pré-entraînés

Top-1 est la précision de validation sur ImageNet-1k issue de results-imagenet.csv à la taille d'évaluation indiquée, - si le poids n'a pas de résultat ImageNet-1k (par exemple, poids de pré-entraînement ou poids image-texte). Classes est la taille du classifieur pré-entraîné, aucune pour les poids sans classifieur.