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...
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...
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\...
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...
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(...
ConvNeXtV2类：实现了ConvNeXt V2模型。update_weight函数：用于更新模型的权重。convnextv2_atto、conv...
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...
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...
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:...