ConvNext-Tiny 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. Download ModelModel...
这些改进使得ConvNeXt-Tiny在保持计算效率的同时,能够提高模型的表示能力。 高效计算: ConvNeXt-Tiny 采用了更大范围的卷积核和较少的池化操作,这使得它在同样的计算预算下,能够捕捉到更丰富的特征信息,提高了模型的性能。 灵活性: 由于ConvNeXt-Tiny 保留了卷积神经网络的基本结构,因此可以容易地与现有的卷积神经...
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?
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% |...
#实例化模型并且移动到GPU criterion=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.Adam(model_ft...
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。
整体来说,ConvNeXt-Tiny模型表示在下图,训练使用AdamW优化器。 总结: ConvNeXt是一个向transformer网络靠拢的cnn模型,从作者的实验看出,每一点精度的提升都是经过大量的实验。 模型以及训练代码 训练在5分类的花数据集上在ConvNeXt-Tiny模型上准确率为92.3,在ConvNeXt-Tiny模型上准确率为93.2(可以更高,这里只训练了...
深度学习ConvNeXt-tiny版本在ImageNet1K上的预训练权重 (0)踩踩(0) 所需:1积分 aloisdeniel-vsts-flutter-tasks 2025-02-26 20:04:27 积分:1 epsagon-lambda-cost-calculator 2025-02-26 20:04:15 积分:1 flant-examples 2025-02-26 20:04:09 ...
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) ...
我们这里只复现tiny这个配置,其他的方法都是一样的,改个参数就行。 6.2 Layer scale module classLayerScale(layers.Layer):def__init__(self, init_values, projection_dim, **kwargs):super().__init__(**kwargs)self.init_values = init_valuesself.projection_dim = projection_dimdefbuild(self...