BYOANet（BoTNet、HaloNet、LambdaNet）

类别： 混合 · 代码： timm/models/byoanet.py · 架构： 15 · 预训练权重： 13（13 个具有 ImageNet-1k 结果）

使用 ByobNet 块/阶段配置系统构建的网络，如果在 ResNet 风格的阶段中放置自注意力（或类似）层：Bottleneck Transformers (BoTNet)、HaloNets 和 Lambda ResNets。模块文档字符串将这些定义标记为实验性。

论文

请参阅快速入门了解如何加载预训练权重、进行图像预处理和微调，以及查阅特征提取了解如何将模型用作骨干网络。

>>> import timm
>>> model = timm.create_model('halonet50ts.a1h_in1k', pretrained=True)
>>> data_config = timm.data.resolve_model_data_config(model)

✓ 支持，✓ (square) 仅支持方形尺寸，✗ 不支持，– 无需支持（该模型本身已接受任意输入尺寸）。通过在每个功能上运行随机初始化的模型（ByobNet 使用 halonet_h1，尺寸为 256）进行验证，预期同一类的其他架构表现相同。有关详细信息，请参阅模型 API 页面。

架构	参数（M）	GMAC	输入大小	预训练权重
`botnet26t_256`	12.49	3.32	256	1
`botnet50ts_256`	22.74	5.54	256	0
`eca_botnext26ts_256`	10.59	2.46	256	1
`eca_halonext26ts`	10.76	2.44	256	1
`halo2botnet50ts_256`	22.64	5.02	256	1
`halonet26t`	12.48	3.19	256	1
`halonet50ts`	22.73	5.30	256	1
`halonet_h1`	8.10	3.00	256	0
`haloregnetz_b`	11.68	1.97	224	1
`lambda_resnet26rpt_256`	10.99	3.16	256	1
`lambda_resnet26t`	10.96	3.02	256	1
`lambda_resnet50ts`	21.54	5.07	256	1
`lamhalobotnet50ts_256`	22.57	5.02	256	1
`sebotnet33ts_256`	13.70	3.89	256	1
`sehalonet33ts`	13.69	3.55	256	1

GMACs 和参数量对应于每种架构的默认输入大小和分类器，数据来自基准测试结果。

Top-1 是 results-imagenet.csv 中在所列评估规模下的 ImageNet-1k 验证准确率，- 表示该权重没有 ImageNet-1k 结果（例如预训练权重或图文权重）。Classes 是预训练分类器的大小，对于没有分类器的权重则为 none。

权重按来源分组：预训练配置中给出的论文或来源，否则为 timm 以外的 Hub 组织，否则为预训练标签的第一部分（architecture.tag）。仅包含单个权重的来源列在 other 下。

权重	输入大小	Top-1（%）	评估大小	类	许可证	Hub
`halo2botnet50ts_256.a1h_in1k`	256	82.084	256	1000	apache-2.0	timm
`halonet26t.a1h_in1k`	256	79.134	256	1000	apache-2.0	timm
`halonet50ts.a1h_in1k`	256	81.640	256	1000	apache-2.0	timm
`lambda_resnet50ts.a1h_in1k`	256	81.184	256	1000	apache-2.0	timm
`lamhalobotnet50ts_256.a1h_in1k`	256	81.552	256	1000	apache-2.0	timm
`sebotnet33ts_256.a1h_in1k`	256	81.156	256	1000	apache-2.0	timm

权重	输入大小	Top-1（%）	评估大小	类	许可证	Hub
`botnet26t_256.c1_in1k`	256	79.256	256	1000	apache-2.0	timm
`eca_botnext26ts_256.c1_in1k`	256	79.262	256	1000	apache-2.0	timm
`eca_halonext26ts.c1_in1k`	256	79.518	256	1000	apache-2.0	timm
`lambda_resnet26rpt_256.c1_in1k`	256	78.960	256	1000	apache-2.0	timm
`lambda_resnet26t.c1_in1k`	256	79.126	256	1000	apache-2.0	timm

权重	输入大小	Top-1（%）	评估大小	类	许可证	Hub
`haloregnetz_b.ra3_in1k`	224	81.058	224	1000	apache-2.0	timm
`sehalonet33ts.ra2_in1k`	256	80.976	256	1000	apache-2.0	timm