python -m torch.distributed.launch --nproc_per_node=8 main.py \ --model convnext_base --eval true \ --resume https://dl.fbaipublicfiles.com/convnext/convnext_base_22k_1k_224.pth \ --input_size 224 --drop_path 0.2 \ --data_path /path/to/imagenet-1k ...
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def convnext_tiny(num_classes: int): # https://dl.fbaipublicfiles.com/convnext/convnext_tiny_1k_224_ema.pth model = ConvNeXt(depths=[3, 3, 9, 3], dims=[96, 192, 384, 768], num_classes=num_classes) return model def convnext_small(num_classes: int): ...
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...
//dl.fbaipublicfiles.com/convnext/convnext_large_22k_224.pth", "convnext_xlarge_22k": "https://dl.fbaipublicfiles.com/convnext/convnext_xlarge_22k_224.pth", } url = model_urls['convnext_tiny_1k'] checkpoint = torch.hub.load_state_dict_from_url(url=url, map_location="cpu", ...
python main.py --model convnext_base --eval true \ --resume https://dl.fbaipublicfiles.com/convnext/convnext_base_22k_1k_224.pth \ --input_size 224 --drop_path 0.2 \ --data_path /path/to/imagenet-1k Multi-GPU python -m torch.distributed.launch --nproc_per_node=8 main.py \...
convnext-base-22k-1k-224.pth Fa**过错上传深度学习模型参数 ConvNext的预训练模型参数:convnext_base_22k_1k_224.pth (0)踩踩(0) 所需:1积分
- ImageNet21k-ft1k 15.6M 7.21G 384 83.4 v2_nano_384_21k.h5 ConvNeXtV2Tiny 28.6M 4.47G 224 83.0 v2_tiny_imagenet.h5 - ImageNet21k-ft1k 28.6M 4.47G 224 83.9 v2_tiny_224_21k.h5 - ImageNet21k-ft1k 28.6M 13.1G 384 85.1 v2_tiny_384_21k.h5 ConvNeXtV2Base 89M 15.4G 224 ...