The largest collection of PyTorch image encoders / backbones. Including train, eval, inference, export scripts, and pretrained weights -- ResNet, ResNeXT, EfficientNet, NFNet, Vision Transformer (ViT), MobileNetV4, MobileNet-V3 & V2, RegNet, DPN, CSPNet, Swin Transformer, MaxViT, CoAtNet, Con...
huggingface/pytorch-image-models Star32.4k The largest collection of PyTorch image encoders / backbones. Including train, eval, inference, export scripts, and pretrained weights -- ResNet, ResNeXT, EfficientNet, NFNet, Vision Transformer (ViT), MobileNetV4, MobileNet-V3 & V2, RegNet, DPN, CSPNet...
首先去github上找到pytorch的examples,这里面有很多常用的代码。 从中找到训练imagenet的代码clone下来。 然后准备好数据集 这是让师兄从家里用vpn下好拷过来的,真的是太大了,沙雕网友有需要的话可以发个硬盘来找我拷贝一下 。 把训练集和验证集的压缩包解压,然后重命名成train和val。然后文件夹里的样子应该像这...
(description='PyTorch ImageNet Training') parser.add_argument('data', metavar='DIR', nargs='?', default='imagenet', help='path to dataset (default: imagenet)') parser.add_argument('-a', '--arch', metavar='ARCH', default='resnet18', choices=model_names, help='model architecture: ...
对ImageNet数据集上的流行模型架构(例如ResNet,AlexNet和VGG)进行分布式训练。源代码: https://github.com/pytorch/examples/blob/master/imagenet/main.pygithub.com/pytorch/examples/blob/master/imagenet/main.py 在源代码基础上加入了我的部分comment ...
Use lmdb to speed up imagenet dataset. Contribute to xunge/pytorch_lmdb_imagenet development by creating an account on GitHub.
'squeezenet1_1': 'https://download.pytorch.org/models/squeezenet1_1-f364aa15.pth', } class Fire(nn.Module): def __init__(self, inplanes, squeeze_planes, expand1x1_planes, expand3x3_planes): super(Fire, self).__init__() self.inplanes = inplanes self.group1 = nn.Sequential( Orde...
【PyTorch】ImageNet的使用和miniImageNet的构建 1. ImageNet下载和简介 1.1 下载地址 1.2 初步处理 1.3 devkit介绍 2. miniImageNet 2.1 miniImageNet的划分 3. 使用ImageFolder构建数据集类 3.1 重写DataFolder中的方法 3.2 BatchSampler实现episode采样
训练代码根据pytorch官方给出的在ImageNet上的训练代码修改而来:https://github.com/pytorch/examples/tree/master/imagenet。首先去除分布式训练部分的代码,使得代码只支持在nn.parallel模式下训练。为了更好的进行训练和查看训练结果,我将所有超参数写入一个单独的config.py文件,而训练过程写入train.py文件。同时,在训练...
本文分享论文『Patches Are All You Need?』,提出《ConvMixer》,只需 7 行 pytorch 代码实现的网络,就能在 ImageNet 上达到80%+的精度! 详细信息如下: 论文链接:https://openreview.net/forum?id=TVHS5Y4dNvM 项目链接:https://github.com/tmp-iclr/convmixer ...