ConvNeXt-Tiny 是一种改进的卷积神经网络架构,其设计目的是在保持传统卷积神经网络优势的同时,借鉴了一些Transformer架构的成功经验。 ConvNeXt-Tiny 的优点 架构优化: ConvNeXt-Tiny 对经典ResNet架构进行了多种优化,包括调整卷积核大小、增加归一化层以及调整激活函数的使用。这些改进使得ConvNeXt-Tiny在保持计算效率的...
Imagenet classifier and general purpose backbone. ConvNextTiny is a machine learning model that can classify images from the Imagenet dataset. It can also be used as a backbone in building more complex models for specific use cases.ConvNext-Tiny ...
采用keras ConvNeXtTiny图像分类 在上一篇博客LIME算法:模型的可解释性(代码实现)中,我整理了LIME算法的原理及在文本分类模型中的应用。在这篇笔记中,我记录了LIME算法在图像分类模型中的应用及过程中遇到的问题和解决方法。 一、算法简介 LIME算法是Marco Tulio Ribeiro2016年发表的论文《“Why Should I Trust You?
datasetsfrom model import convnext_tiny as create_modelfrom utils import create_lr_scheduler, get_params_groups, train_one_epoch, evaluate,plot_class_predsdef main(args):os.environ["KMP_DUPLICATE_LIB_OK"] = "TRUE"device
Quadric 不仅发布了 ConvNext 的一个不同变体的结果,还发布了三个不同变体的结果:Tiny 和 Small 变体,输入图像尺寸为 640×640、800×800、928×1600。所有结果都可以在Quadric Developers' Studio中在线查看。 IC芯片网-电子元器件采购平台 编译代码,无需手工制作 IC芯片网-IC芯片电子元器件采购平台介绍,为什么...
例如,在ImageNet上,使用KernelWarehouse训练的ResNet18 | ResNet50 | MobileNetV2 | ConvNeXt-Tiny模型分别达到了76.05% | 81.05% | 75.92% | 82.51%的top-1准确率。 由于其灵活的设计,KernelWarehouse甚至可以在提高准确率的同时减小ConvNet模型的大小,例如,作者的ResNet18模型在Baseline 的基础上减少了36.45% ...
作者在ImageNet和MS-COCO数据集上验证了本文的方法,使用不同的ConvNet架构,结果显示它达到了最先进的效果。例如,在ImageNet上,使用KernelWarehouse训练的ResNet18 | ResNet50 | MobileNetV2 | ConvNeXt-Tiny模型分别达到了76.05% | 81.05% | 75.92% | 82.51%的top-1准确率。
【摘要】 预训练比较大, Convnext-tiny 250多m,yolov7 530多m。 https://github.com/jinfagang/yolov7_d2 ConvNeXt 可以看做是把 Swin Transformer 包括 ViT 的所有特殊的设计集于一身之后的卷积网络进化版,升级了 ResNet 架构,看... 预训练比较大, ...
def convnext_tiny(pretrained=False, **kwargs): model = ConvNeXt(depths=[3, 3, 9, 3], dims=[96, 192, 384, 768], **kwargs) if pretrained: url = model_urls['convnext_tiny_1k'] checkpoint = torch.hub.load_state_dict_from_url(url=url, map_location="cpu", check_hash=True) ...
# 实例化模型并且移动到GPUcriterion = nn.CrossEntropyLoss()#criterion = SoftTargetCrossEntropy()model_ft = convnext_tiny(pretrained=True) num_ftrs = model_ft.head.in_features model_ft.fc = nn.Linear(num_ftrs, 12) model_ft.to(DEVICE)# 选择简单暴力的Adam优化器,学习率调低optimizer = optim...