EfficientViM

Thể loại: Efficient/Mobile · Code: timm/models/efficientvim.py · Kiến trúc: 8 · Trọng số tiền huấn luyện: 12 (0 có kết quả ImageNet-1k)

Efficient Vision Mamba (EfficientViM) được xây dựng dựa trên lớp Hidden State Mixer based State Space Duality (HSM-SSD), được triển khai tại đây bằng PyTorch thuần. Các mô hình _dist bổ sung thêm một đầu distillation.

Bài báo

• EfficientViM: Efficient Vision Mamba với Hidden State Mixer dựa trên State Space Duality

Cách sử dụng

Xem Quickstart để tải trọng số được huấn luyện trước, tiền xử lý ảnh và tinh chỉnh, và Feature Extraction để sử dụng các mô hình làm bộ xương sống.

>>> import timm
>>> model = timm.create_model('efficientvim_m1.e300_in1k', pretrained=True)
>>> data_config = timm.data.resolve_model_data_config(model)

Hỗ trợ API mô hình

✓ được hỗ trợ, ✓ (vuông) chỉ hoạt động với kích thước vuông, ✗ không được hỗ trợ, – không cần thiết (mô hình đã chấp nhận bất kỳ kích thước đầu vào nào). Được kiểm tra bằng cách chạy từng tính năng trên một mô hình được khởi tạo ngẫu nhiên (EfficientViM với efficientvim_m1 ở 224, EfficientViMDistilled với efficientvim_m1_dist ở 224), các kiến trúc khác cùng lớp được kỳ vọng sẽ hoạt động tương tự. Xem trang Model API để biết chi tiết.

Kiến trúc

GMACs và số lượng tham số được tính cho kích thước đầu vào và bộ phân loại mặc định của mỗi kiến trúc, từ kết quả benchmark.

Trọng số được huấn luyện trước

Top-1 là độ chính xác kiểm tra trên ImageNet-1k từ results-imagenet.csv ở kích thước eval được liệt kê, - nếu trọng số không có kết quả ImageNet-1k (ví dụ trọng số pretraining hoặc image-text). Classes là kích thước của bộ phân loại được huấn luyện trước, không có đối với các trọng số không có bộ phân loại.