# TResNet

**Категория:** CNN · **Код:** [`timm/models/tresnet.py`](https://github.com/huggingface/pytorch-image-models/blob/main/timm/models/tresnet.py) · **Архитектуры:** 4 · **Предобученные веса:** 10 (8 с результатами на ImageNet-1k)

TResNet — это архитектура на основе ResNet, предназначенная для высокой пропускной способности GPU, с использованием стебля space-to-depth, антиалиасинга при даунсемплинге и слоёв SE.

## Статьи

* [TResNet: высокопроизводительная архитектура, предназначенная для GPU](https://arxiv.org/abs/2003.13630)
* [Предобучение на ImageNet-21K для всех](https://arxiv.org/abs/2104.10972)

## Использование

См. раздел [Быстрый старт](../quickstart) для загрузки предобученных весов, предобработки изображений и дообучения, а также раздел [Извлечение признаков](../feature_extraction) для использования моделей в качестве базовых архитектур.

```py
>>> import timm
>>> model = timm.create_model('tresnet_m.miil_in1k', pretrained=True)
>>> data_config = timm.data.resolve_model_data_config(model)
```

## Поддержка Model API

| Возможность | `TResNet` |
|---|---|
| [карты признаков `features_only=True`](../model_api#intermediate-features) | ✓ (шаги 4, 8, 16, 32) |
| [`forward_intermediates()`](../model_api#intermediate-features) | ✓ |
| [`prune_intermediate_layers()`](../model_api#intermediate-features) | ✓ |
| [Любой размер входных данных, изменения не требуются](../model_api#input-size) | ✓ |
| [`set_input_size()`](../model_api#input-size) | – |
| [`dynamic_img_size=True`](../model_api#input-size) | – |
| [`set_grad_checkpointing()`](../model_api#training-hooks) | ✓ |
| [Послойное затухание LR (`group_matcher()`)](../model_api#training-hooks) | ✓ |
| [`reset_classifier()`](../model_api#classifier) | ✓ |

✓ 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 (`TResNet` с `tresnet_m` при 224); ожидается, что другие архитектуры того же класса будут вести себя аналогично. Подробности см. на странице [Model API](../model_api).

## Архитектуры

| Архитектура | Параметры (млн) | GMACs | Размер входных данных | Предобученные веса |
|---|---:|---:|---:|---:|
| `tresnet_l` | 55.99 | 10.90 | 224 | 2 |
| `tresnet_m` | 31.39 | 5.75 | 224 | 4 |
| `tresnet_v2_l` | 46.17 | 8.85 | 224 | 2 |
| `tresnet_xl` | 78.44 | 15.20 | 224 | 2 |

GMACs и количество параметров указаны для размера входных данных и классификатора по умолчанию для каждой архитектуры, согласно [результатам бенчмарков](https://github.com/huggingface/pytorch-image-models/tree/main/results).

## Предобученные веса

Top-1 — это точность на валидационном наборе ImageNet-1k из [`results-imagenet.csv`](https://github.com/huggingface/pytorch-image-models/blob/main/results/results-imagenet.csv) для указанного размера оценки, - если у весов нет результата ImageNet-1k (например, веса для предобучения или изображения-текст). Classes — размер предобученного классификатора, none для весов без классификатора.

| Вес | Размер входных данных | Top-1 (%) | Размер выборки для оценки | Классы | Лицензия | Hub |
|---|---:|---:|---:|---:|---|---|
| `tresnet_l.miil_in1k` | 224 | 81.498 | 224 | 1000 | apache-2.0 | [timm](https://huggingface.co/timm/tresnet_l.miil_in1k) |
| `tresnet_l.miil_in1k_448` | 448 | 82.278 | 448 | 1000 | apache-2.0 | [timm](https://huggingface.co/timm/tresnet_l.miil_in1k_448) |
| `tresnet_m.miil_in1k` | 224 | 80.816 | 224 | 1000 | apache-2.0 | [timm](https://huggingface.co/timm/tresnet_m.miil_in1k) |
| `tresnet_m.miil_in1k_448` | 448 | 81.710 | 448 | 1000 | apache-2.0 | [timm](https://huggingface.co/timm/tresnet_m.miil_in1k_448) |
| `tresnet_m.miil_in21k` | 224 | - | - | 11221 | apache-2.0 | [timm](https://huggingface.co/timm/tresnet_m.miil_in21k) |
| `tresnet_m.miil_in21k_ft_in1k` | 224 | 83.090 | 224 | 1000 | apache-2.0 | [timm](https://huggingface.co/timm/tresnet_m.miil_in21k_ft_in1k) |
| `tresnet_v2_l.miil_in21k` | 224 | - | - | 11221 | apache-2.0 | [timm](https://huggingface.co/timm/tresnet_v2_l.miil_in21k) |
| `tresnet_v2_l.miil_in21k_ft_in1k` | 224 | 83.910 | 224 | 1000 | apache-2.0 | [timm](https://huggingface.co/timm/tresnet_v2_l.miil_in21k_ft_in1k) |
| `tresnet_xl.miil_in1k` | 224 | 82.060 | 224 | 1000 | apache-2.0 | [timm](https://huggingface.co/timm/tresnet_xl.miil_in1k) |
| `tresnet_xl.miil_in1k_448` | 448 | 83.066 | 448 | 1000 | apache-2.0 | [timm](https://huggingface.co/timm/tresnet_xl.miil_in1k_448) |