定义了Block类:该类是ConvNeXtV2模型的基本模块,包括深度卷积、归一化、线性层、激活函数、GRN等操作。 定义了ConvNeXtV2类:该类是ConvNeXt V2模型的主体部分,包括输入层、下采样层、多个特征分辨率阶段、归一化层和分类头部。 定义了update_weight函数:该函数用于更新模型的权重。 定义了多个函数,如convnextv2_atto...
convnextv2_atto、convnextv2_femto、convnextv2_pico、convnextv2_nano、convnextv2_tiny、convnextv2_...
convnextv2_atto函数:创建一个ConvNeXtV2模型实例,使用atto配置。 convnextv2_femto函数:创建一个ConvNeXtV2模型实例,使用femto配置。 convnextv2_pico函数:创建一个ConvNeXtV2模型实例,使用pico配置。 convnextv2_nano函数:创建一个ConvNeXtV2模型实例,使用nano配置。 convnextv2_tiny函数:创建一个ConvNeXtV2模型实例...
还有多个函数(如convnextv2_atto、convnextv2_femto等),这些函数根据不同的参数配置创建ConvNeXt V2模型的不同变体,并在提供权重时加载相应的模型权重。 整体而言,这个文件提供了ConvNeXt V2模型的完整实现,涵盖了模型的构建、前向传播和权重加载等功能,适用于各种计算机视觉任务。 11.2 ultralytics\models\yolo\...
最后,提供了一系列函数(如convnextv2_atto、convnextv2_femto等)用于创建不同规模的ConvNeXt V2模型,这些函数可以加载预训练权重。总体而言,这个文件实现了一个灵活且高效的卷积神经网络架构,适用于各种计算机视觉任务。11.3 ultralytics\models\yolo\classify\val.py以下是经过简化和注释的核心代码部分:...
mm.export_onnx(simplify=True)# Exported onnx: convnext_tiny.onnx# Running onnxsim.simplify...# Exported simplified onnx: convnext_tiny.onnx# Onnx run testtt = imagenet.eval_func.ONNXModelInterf('convnext_tiny.onnx') print(mm.decode_predictions(tt(mm.preprocess_input(test_images.cat(...
定义了多个函数，如convnextv2_atto、convnextv2_femto等：这些函数分别创建了不同大小的ConvNeXt V2模型...
5.4 backbone\convnextv2.py importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFfromtimm.models.layersimporttrunc_normal_,DropPathclassLayerNorm(nn.Module):def__init__(self,normalized_shape,eps=1e-6,data_format="channels_last"):super().__init__()self.weight=nn.Parameter(torch.ones(normal...
ConvNeXtV2Atto 3.7M 0.55G 224 76.7 705.822 qps ConvNeXtV2Femto 5.2M 0.78G 224 78.5 728.02 qps ConvNeXtV2Pico 9.1M 1.37G 224 80.3 591.502 qps ConvNeXtV2Nano 15.6M 2.45G 224 81.9 471.918 qps - 21k_ft1k 15.6M 2.45G 224 82.1 471.918 qps - 21k_ft1k, 384 15.6M 7.21G 384 83.4 213.802...
最后,文件提供了一系列函数(如convnextv2_atto、convnextv2_femto等),用于创建不同规模的ConvNeXt V2模型。这些函数会根据指定的深度和维度参数构建模型,并在提供权重文件时加载相应的权重。整体来看,这个文件实现了ConvNeXt V2模型的完整结构,提供了灵活的配置选项,并支持模型权重的加载与更新,适合用于各种图像分类...