Hugging Face's logo

timm documentation

CSPNet (CSPResNet، CSPDarkNet، DarkNet)

Hugging Face's logo
Join the Hugging Face community

and get access to the augmented documentation experience

to get started

CSPNet (CSPResNet، CSPDarkNet، DarkNet)

الفئة: CNN · الكود: timm/models/cspnet.py · الهندسات: 23 · الأوزان المُسبقة التدريب: 15 (15 منها بنتائج على ImageNet-1k)

تُقسّم شبكات Cross Stage Partial ميزات كل مرحلة إلى جزأين، يمرّ أحدهما عبر كتل المرحلة بينما يُدمج الآخر مرة أخرى في نهاية المرحلة. يحتوي هذا الوحدة على CSPResNet وCSPResNeXt وCSPDarkNet وDarkNet بالإضافة إلى متغيرات timm cs3*.

الأوراق البحثية

الاستخدام

راجع البدء السريع لتحميل الأوزان المُسبقة التدريب ومعالجة الصور مسبقًا وضبط الدقة، وراجع استخراج الميزات لاستخدام النماذج كعمود فقري.

>>> import timm
>>> model = timm.create_model('cspdarknet53.ra_in1k', pretrained=True)
>>> data_config = timm.data.resolve_model_data_config(model)

دعم واجهة برمجة التطبيقات للنماذج

ميزةCspNet
خرائط الميزات features_only=True✓ (خطوات 2، 4، 8، 16، 32)
forward_intermediates()✓
prune_intermediate_layers()✓
أي حجم إدخال، دون الحاجة إلى أي تغييرات✓
set_input_size()–
dynamic_img_size=True–
set_grad_checkpointing()✗
تلاشي معدل التعلم على مستوى الطبقات (group_matcher())✓
reset_classifier()✓

✓ مدعوم، ✓ (مربع) يعمل مع الأحجام المربعة فقط، ✗ غير مدعوم، – غير مطلوب (يقبل النموذج بالفعل أي حجم إدخال). تم التحقق من ذلك بتشغيل كل ميزة على نموذج مُهيأ عشوائياً (CspNet مع cs3darknet_focus_s عند 256)، ومن المتوقع أن تتصرف البنى المعمارية الأخرى من نفس الفئة بنفس الطريقة. راجع صفحة Model API للتفاصيل.

البنى

البنيةالمعاملات (مليون)GMACsحجم الإدخالالأوزان المُسبقة التدريب
cs3darknet_focus_l21.154.662561
cs3darknet_focus_m9.301.982561
cs3darknet_focus_s3.270.692561
cs3darknet_focus_x35.028.032560
cs3darknet_l21.164.862561
cs3darknet_m9.312.082561
cs3darknet_s3.280.722560
cs3darknet_x35.058.382561
cs3edgenet_x47.8211.532561
cs3se_edgenet_x50.7211.532561
cs3sedarknet_l21.914.862561
cs3sedarknet_x35.408.382561
cs3sedarknet_xdw21.605.972560
cspdarknet5327.646.572561
cspresnet5021.624.542561
cspresnet50d21.644.862560
cspresnet50w28.125.042560
cspresnext5020.574.052561
darknet1714.303.262560
darknet2120.863.932560
darknet5341.619.312561
darknetaa5336.027.972561
sedarknet2120.953.932560

تُحسب قيم GMACs وعدد المعلمات لحجم المدخلات الافتراضي والتصنيف الخاص بكل معمارية، وذلك بناءً على نتائج الاختبارات المرجعية.

الأوزان المُسبقة التدريب

Top-1 هو دقة التحقق على ImageNet-1k من results-imagenet.csv عند حجم التقييم المذكور، - إذا لم يكن للوزن نتيجة على ImageNet-1k (مثل أوزان ما قبل التدريب أو أوزان الصورة-النص). Classes هو حجم المصنِّف المُدرَّب مسبقًا، ولا يوجد شيء للأوزان التي لا تحتوي على مصنِّف.

تُجمَّع الأوزان حسب المصدر: الورقة البحثية أو الأصل المذكور في الإعداد المسبق، وإلا منظمة على Hub غير timm، وإلا الجزء الأول من وسم التدريب المسبق (architecture.tag). تُدرج المصادر التي تحتوي على وزن واحد تحت other.

c2ns tags

الوزنحجم الإدخالأعلى 1 (%)حجم التقييمفئاترخصةالمركز
cs3darknet_focus_l.c2ns_in1k256 (اختبار 288)80.8942881000apache-2.0timm
cs3darknet_focus_m.c2ns_in1k256 (اختبار 288)77.2862881000apache-2.0timm
cs3darknet_l.c2ns_in1k256 (اختبار 288)80.8822881000apache-2.0timm
cs3darknet_m.c2ns_in1k256 (اختبار 288)77.6362881000apache-2.0timm
cs3darknet_x.c2ns_in1k256 (اختبار 288)82.2342881000apache-2.0timm
cs3se_edgenet_x.c2ns_in1k256 (اختبار 320)83.5503201000apache-2.0timm
cs3sedarknet_l.c2ns_in1k256 (اختبار 288)81.7702881000apache-2.0timm
cs3sedarknet_x.c2ns_in1k256 (اختبار 288)82.6542881000apache-2.0timm
darknet53.c2ns_in1k256 (اختبار 288)80.5422881000apache-2.0timm
darknetaa53.c2ns_in1k256 (اختبار 288)80.5282881000apache-2.0timm

وسوم ra

الوزنحجم الإدخالأعلى 1 (%)حجم التقييمفئاترخصةالمركز
cspdarknet53.ra_in1k25680.0782561000apache-2.0timm
cspresnet50.ra_in1k25679.5782561000apache-2.0timm
cspresnext50.ra_in1k25680.5482561000apache-2.0timm

أخرى

الوزنحجم الإدخالأعلى 1 (%)حجم التقييمفئاترخصةالمركز
cs3darknet_focus_s.ra4_e3600_r256_in1k256 (اختبار 320)73.1583201000apache-2.0timm
cs3edgenet_x.c2_in1k256 (اختبار 288)82.7342881000apache-2.0timm
Update on GitHub

←ConvNeXt CSPNeXt→