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PyTorch图像模型、脚本和预训练权重 - （SE）ResNet/ResNeXt，DPN，EfficientNet，MixNe...

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简介：
本文介绍了使用PyTorch实现的一系列先进的图像处理模型，包括（SE）ResNet/ResNeXt，DPN，EfficientNet和MixNet等，并提供了详细的脚本和预训练权重。 PyTorch图像模型包括（SE）ResNet/ResNeXT、DPN、EfficientNet、MixNet、MobileNet-V3/V2/V1、MNASNet以及单路径NAS和FBNet等，最近更新了DenseNet模型，并提高了内存效率以修复错误。此外还添加了模糊池和深茎功能，增加了VoVNet V1和V2模型的版本，并将ese_vovnet_39b变体训练至79.3 top-1激活工厂。新的激活操作可以在创建模型时执行，以便在使用脚本或跟踪（ONNX导出）以及hard_mish（实验性）兼容的激活时更加灵活。

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  • PyTorch图像模型、脚本和预训练权重 - （SE）ResNet/ResNeXt，DPN，EfficientNet，MixNe...
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    本文介绍了使用PyTorch实现的一系列先进的图像处理模型，包括（SE）ResNet/ResNeXt，DPN，EfficientNet和MixNet等，并提供了详细的脚本和预训练权重。 PyTorch图像模型包括（SE）ResNet/ResNeXT、DPN、EfficientNet、MixNet、MobileNet-V3/V2/V1、MNASNet以及单路径NAS和FBNet等，最近更新了DenseNet模型，并提高了内存效率以修复错误。此外还添加了模糊池和深茎功能，增加了VoVNet V1和V2模型的版本，并将ese_vovnet_39b变体训练至79.3 top-1激活工厂。新的激活操作可以在创建模型时执行，以便在使用脚本或跟踪（ONNX导出）以及hard_mish（实验性）兼容的激活时更加灵活。
     
  • PyTorch图像分类模型、脚本和预训练权重的Python代码集合
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    该文集汇集了使用PyTorch进行图像分类的各种资源，包括多个深度学习模型架构、实用脚本及多种预训练权重文件的Python实现代码。 PyTorch 图像模型的最新更新（2020年6月11日）包括一系列改进：DenseNet 模型采用了来自 Torchvision 的内存高效添加功能以修复一个错误，新增了模糊池化以及深干路径的优化；VoVNet V1 和 V2 模型也进行了训练，并且在79.3 top-1精度上表现出了ese_vovnet_39b模型的良好性能。此外，还引入了一些新的激活函数功能：用户可以在创建模型时选择不同的操作方式以提高灵活性和与脚本或跟踪兼容的激活（ONNX 导出），其中包括实验性的 hard_mish 激活，并且添加了内存高效的 grad 和 ME hard_swish 上下文管理器。为了进一步优化，还加入了 Norm + Activation 组合层在 DenseNet 和 VoVNet 中的支持以进行初步试验。
     
  • Gen-EfficientNet-Pytorch: 预先训练的EfficientNet及EfficientNet-Lite等模型
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    Gen-EfficientNet-Pytorch是一个包含预先训练好的EfficientNet和EfficientNet-Lite模型的库，适用于PyTorch框架。这些高效模型在多个图像分类任务中表现出色。 PyTorch的EfficientNets（包括EfficientNet、MixNet、MobileNetV3等）提供了一种“通用”实现方式，涵盖了从MobileNet V1/V2块序列派生出的大多数计算/参数高效架构，其中包括通过自动神经架构搜索发现的一些架构。所有这些模型都是由GenEfficientNet或MobileNetV3类来实现，并且使用基于字符串的体系结构定义来进行配置以确定块布局。 在2020年8月19日更新中，新增了我用timm训练得到的一个更优版本的PyTorch EfficientNet-B3砝码（准确率为82.1% top-1）。此外还添加了一个经过PyTorch训练有素的EfficientNet-Lite0模型（top-1准确率75.5%）。 更新内容还包括ONNX和Caffe2导出/实用程序脚本，使其能够与最新的PyTorch及ONNX版本兼容。另外新增了基于ONNX运行时验证脚本激活功能，在大多数情况下可以实现与timm等效项的相同效果。
     
  • EfficientNet PyTorch版预训练模型B0-B7
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    简介：EfficientNet PyTorch版提供B0至B7七个版本的预训练模型，适用于图像分类任务，结合AutoML和复合缩放技术优化计算效率与准确性。 EfficientNet的PyTorch版本预训练模型包括从B0到B7的不同大小的模型。如果你需要这些资源，请尽快获取。
     
  • EfficientNet-b(0-7)预训练权重.rar
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    本资源包含EfficientNet-b系列（从b0到b7）的所有预训练模型权重，适用于快速迁移学习和图像分类任务。 当神经网络包含大量参数时，它们表现出最佳性能，并成为强大的函数逼近器。然而，这也意味着需要对庞大的数据集进行训练。由于从头开始训练模型可能是一个计算密集型任务，耗时几天甚至几周，因此这里提供了各种预先训练好的模型供下载！EfficientNet b0-b7可以一次性打包下载。
     
  • EfficientNet-b(0-7)预训练权重.rar
    优质
    本资源包含EfficientNet-B0至B7七个版本模型的预训练权重文件，适用于图像识别和分类任务，便于快速部署与应用。 当神经网络包含大量参数时，它们的效果最佳，并且能够作为强大的函数逼近器使用。然而，这意味着需要对非常大的数据集进行训练。由于从头开始训练模型可能是一个计算密集型的过程，耗时几天甚至几周，因此这里提供了各种预先训练好的模型供下载！EfficientNet b0-b7的全部版本可以一次性打包获取。
     
  • EfficientNet 预训练模型文件
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    EfficientNet是一款高性能的深度学习预训练模型，适用于图像分类任务，基于自动模型搜索和复合缩放技术优化，提供卓越的精度与效率。 EfficientNet PyTorch的预训练文件，在官方链接上通常难以下载成功。我这里共有8个版本从b0到b7，只需4个积分即可获得，这简直物美价廉！！！
     
  • ResNet_50_New：基于ResNet 50预训练权重的图像分类代码
    优质
    ResNet_50_New是一款利用了ResNet 50模型预训练权重进行高效图像分类的深度学习代码，适用于快速部署与定制化开发。 resnet_50_new：使用ResNet 50权重进行图像分类。
     
  • YOLOv5预训练模型的权重
    优质
    简介：YOLOv5预训练模型的权重是基于深度学习的目标检测算法，提供高效准确的图像中目标识别与定位功能，适用于多种应用场景。 YOLOv5 提供了四个不同大小的预训练模型权重文件：yolov5s.pt、yolov5m.pt、yolov5l.pt 和 yolov5x.pt。这些文件分别代表小（S）、中（M）、大（L）和特大（X）版本，适用于不同的计算资源和精度需求。
     
  • 不同版本的ResNet预训练模型
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    本文探讨了多种版本的ResNet预训练模型，包括它们的架构差异、适用场景及性能表现，为深度学习应用提供参考。 ResNet预训练模型包括resnet18.caffemodel、resnet50.caffemodel、resnet101.caffemodel以及resnet152.caffemodel。