timm documentation
HRNet
HRNet
الفئة: CNN · الكود: timm/models/hrnet.py · الهندسات: 11 · الأوزان المُسبقة التدريب: 14 (14 منها بنتائج على ImageNet-1k)
تحتفظ شبكات الدقة العالية (High-Resolution Networks) بفرع ذي دقة عالية عبر كامل الشبكة، وتضيف فروعاً ذات دقة أقل بالتوازي، مع تبادل المعلومات بينها بشكل متكرر.
الأوراق البحثية
- التعلم التمثيلي عالي الدقة عالي الدقة للتعرف البصري
- ما وراء الإشراف الذاتي: بديل بسيط وفعّال لتقطير الشبكات لتحسين الهياكل الأساسية
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('hrnet_w18.ms_aug_in1k', pretrained=True)
>>> data_config = timm.data.resolve_model_data_config(model)دعم واجهة برمجة التطبيقات للنماذج
| ميزة | HighResolutionNet |
|---|---|
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 (HighResolutionNet مع hrnet_w18_small عند 224)، ومن المتوقع أن تتصرف البنى المعمارية الأخرى من نفس الفئة بنفس الطريقة. راجع صفحة Model API للتفاصيل.
البنى
| البنية | المعاملات (مليون) | GMACs | حجم الإدخال | الأوزان المُسبقة التدريب |
|---|---|---|---|---|
hrnet_w18 | 21.30 | 4.32 | 224 | 2 |
hrnet_w18_small | 13.19 | 1.61 | 224 | 2 |
hrnet_w18_small_v2 | 15.60 | 2.62 | 224 | 2 |
hrnet_w18_ssld | 21.30 | 4.32 | 224 | 1 |
hrnet_w30 | 37.71 | 8.15 | 224 | 1 |
hrnet_w32 | 41.23 | 8.97 | 224 | 1 |
hrnet_w40 | 57.56 | 12.75 | 224 | 1 |
hrnet_w44 | 67.06 | 14.94 | 224 | 1 |
hrnet_w48 | 77.47 | 17.34 | 224 | 1 |
hrnet_w48_ssld | 77.47 | 17.34 | 224 | 1 |
hrnet_w64 | 128.06 | 28.97 | 224 | 1 |
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.
وسوم ms
| الوزن | حجم الإدخال | أعلى 1 (%) | حجم التقييم | فئات | رخصة | المركز |
|---|---|---|---|---|---|---|
hrnet_w18.ms_aug_in1k | 224 | 78.110 | 224 | 1000 | mit | timm |
hrnet_w18.ms_in1k | 224 | 76.770 | 224 | 1000 | mit | timm |
hrnet_w18_small.ms_in1k | 224 | 72.340 | 224 | 1000 | mit | timm |
hrnet_w18_small_v2.ms_in1k | 224 | 75.094 | 224 | 1000 | mit | timm |
hrnet_w30.ms_in1k | 224 | 78.202 | 224 | 1000 | mit | timm |
hrnet_w32.ms_in1k | 224 | 78.452 | 224 | 1000 | mit | timm |
hrnet_w40.ms_in1k | 224 | 78.928 | 224 | 1000 | mit | timm |
hrnet_w44.ms_in1k | 224 | 78.890 | 224 | 1000 | mit | timm |
hrnet_w48.ms_in1k | 224 | 79.328 | 224 | 1000 | mit | timm |
hrnet_w64.ms_in1k | 224 | 79.458 | 224 | 1000 | mit | timm |
gluon الوسوم
| الوزن | حجم الإدخال | أعلى 1 (%) | حجم التقييم | فئات | رخصة | المركز |
|---|---|---|---|---|---|---|
hrnet_w18_small.gluon_in1k | 224 | 73.934 | 224 | 1000 | apache-2.0 | timm |
hrnet_w18_small_v2.gluon_in1k | 224 | 78.202 | 224 | 1000 | apache-2.0 | timm |
وسوم paddle
| الوزن | حجم الإدخال | أعلى 1 (%) | حجم التقييم | فئات | رخصة | المركز |
|---|---|---|---|---|---|---|
hrnet_w18_ssld.paddle_in1k | 224 (اختبار 288) | 82.052 | 288 | 1000 | mit | timm |
hrnet_w48_ssld.paddle_in1k | 224 (اختبار 288) | 84.484 | 288 | 1000 | mit | timm |