GhostNet

Categoria: Eficiente/Móvel · Código: timm/models/ghostnet.py · Arquiteturas: 10 · Pesos pré-treinados: 5 (5 com resultados no ImageNet-1k)

GhostNet gera parte de seus mapas de características com operações de baixo custo (módulos Ghost). GhostNetV2 adiciona atenção DFC para dependências de longo alcance, GhostNetV3 usa reparametrização e destilação de conhecimento no treinamento.

Artigos

• GhostNet: Mais recursos a partir de operações baratas
• GhostNetV2: aprimorando operações de baixo custo com atenção de longo alcance
• GhostNetV3: Explorando as estratégias de treinamento para modelos compactos

Uso

Veja o Início rápido para carregar pesos pré-treinados, pré-processar imagens e fazer fine-tuning, e Extração de recursos para usar os modelos como backbones.

>>> import timm
>>> model = timm.create_model('ghostnetv2_160.in1k', pretrained=True)
>>> data_config = timm.data.resolve_model_data_config(model)

Suporte à API de modelos

✓ suportado, ✓ (quadrado) funciona apenas para tamanhos quadrados, ✗ não suportado, – não necessário (o modelo já aceita qualquer tamanho de entrada). Verificado executando cada recurso em um modelo inicializado aleatoriamente (GhostNet com ghostnet_050 em 224); espera-se que outras arquiteturas da mesma classe se comportem da mesma forma. Consulte a página Model API para mais detalhes.

Arquiteturas

Os GMACs e as contagens de parâmetros são para o tamanho de entrada e o classificador padrão de cada arquitetura, dos resultados do benchmark.

Pesos pré-treinados

Top-1 é a acurácia de validação no ImageNet-1k de results-imagenet.csv no tamanho de avaliação listado, - se o peso não tiver resultado no ImageNet-1k (por exemplo, pesos de pré-treinamento ou de imagem-texto). Classes é o tamanho do classificador pré-treinado, nenhum para pesos sem um.