Hugging Face's logo

timm documentation

MobileNet-V3

Hugging Face's logo
Join the Hugging Face community

and get access to the augmented documentation experience

to get started

MobileNet-V3

Kategori: Efficient/Mobile · Kod: timm/models/mobilenetv3.py · Mimariler: 33 · Önceden eğitilmiş ağırlıklar: 45 (39'u ImageNet-1k sonuçlarıyla)

MobileNet-V3 ve aynı MobileNetV3 sınıfı üzerine inşa edilen ilgili ağlar: MobileNet-V4, LCNet (PP-LCNet), FBNet-V3 ve TensorFlow'a taşınmış MobileNet-V3 ağırlıkları (tf_*).

Makaleler

Kullanım

Önceden eğitilmiş ağırlıkları yükleme, görüntü ön işleme ve ince ayar için Hızlı Başlangıç bölümüne, modelleri omurga olarak kullanmak için ise Özellik Çıkarımı bölümüne bakın.

>>> import timm
>>> model = timm.create_model('mobilenetv4_conv_aa_large.e230_r384_in12k_ft_in1k', pretrained=True)
>>> data_config = timm.data.resolve_model_data_config(model)

Model API desteği

ÖzellikMobileNetV3
features_only=True özellik haritaları✓ (adım 2, 4, 8, 16, 32)
forward_intermediates()✓
prune_intermediate_layers()✓
Herhangi bir giriş boyutu, değişiklik gerekmez✓
set_input_size()–
dynamic_img_size=True–
set_grad_checkpointing()✓
Katman bazlı LR azaltma (group_matcher())✓
reset_classifier()✓

✓ destekleniyor, ✓ (kare) yalnızca kare boyutlarda çalışır, ✗ desteklenmiyor, – gerekli değil (model zaten herhangi bir giriş boyutunu kabul eder). Her özellik, rastgele başlatılmış bir model üzerinde (MobileNetV3 ile mobilenetv3_small_050 224 boyutunda) çalıştırılarak kontrol edilir; aynı sınıfın diğer mimarilerinin de aynı şekilde davranması beklenir. Ayrıntılar için Model API sayfasına bakın.

Mimariler

MimariParametreler (M)GMAC'larGirdi boyutuÖnceden eğitilmiş ağırlıklar
fbnetv3_b8.600.422241
fbnetv3_d10.310.522241
fbnetv3_g16.621.282401
lcnet_0351.640.032240
lcnet_0501.880.052241
lcnet_0752.360.102241
lcnet_1002.950.162241
lcnet_1504.500.342240
mobilenetv3_large_0753.990.162240
mobilenetv3_large_1005.480.232244
mobilenetv3_large_150d14.621.032561
mobilenetv3_rw5.480.232241
mobilenetv3_small_0501.590.032241
mobilenetv3_small_0752.040.052241
mobilenetv3_small_1002.540.062241
mobilenetv4_conv_aa_large32.599.634484
mobilenetv4_conv_aa_medium9.721.582560
mobilenetv4_conv_blur_medium9.721.222241
mobilenetv4_conv_large32.596.433842
mobilenetv4_conv_medium9.721.102566
mobilenetv4_conv_small3.770.192243
mobilenetv4_conv_small_0351.910.052240
mobilenetv4_conv_small_0502.240.072241
mobilenetv4_hybrid_large37.767.773842
mobilenetv4_hybrid_large_07522.752.062560
mobilenetv4_hybrid_medium11.071.292565
mobilenetv4_hybrid_medium_0757.310.662240
tf_mobilenetv3_large_0753.990.162241
tf_mobilenetv3_large_1005.480.232241
tf_mobilenetv3_large_minimal_1003.920.222241
tf_mobilenetv3_small_0752.040.052241
tf_mobilenetv3_small_1002.540.062241
tf_mobilenetv3_small_minimal_1002.040.062241

GMAC'lar ve parametre sayıları, her mimarinin varsayılan giriş boyutu ve sınıflandırıcısı içindir ve benchmark sonuçlarından alınmıştır.

Önceden eğitilmiş ağırlıklar

Top-1, belirtilen değerlendirme boyutunda results-imagenet.csv dosyasındaki ImageNet-1k doğrulama doğruluğudur; ağırlığın ImageNet-1k sonucu yoksa (ör. ön eğitim veya görsel-metin ağırlıkları) bu değer "-" olarak gösterilir. Classes, ön eğitilmiş sınıflandırıcının boyutudur; sınıflandırıcısı olmayan ağırlıklar için bu değer "none"dur.

Ağırlıklar kaynağa göre gruplandırılır: önceden eğitilmiş yapılandırmada belirtilen makale veya köken, aksi halde timm dışında bir Hub kuruluşu, aksi halde önceden eğitilmiş etiketin ilk kısmı (architecture.tag). Tek bir ağırlığı olan kaynaklar other altında listelenir.

ra2 etiketleri

AğırlıkGirdi boyutuEn iyi 1 (%)Değerlendirme boyutuSınıflarLisansHub
fbnetv3_b.ra2_in1k224 (test 256)79.1542561000apache-2.0timm
fbnetv3_d.ra2_in1k224 (test 256)79.6822561000apache-2.0timm
fbnetv3_g.ra2_in1k240 (test 288)82.0342881000apache-2.0timm
lcnet_050.ra2_in1k22463.1382241000apache-2.0timm
lcnet_075.ra2_in1k22468.7862241000apache-2.0timm
lcnet_100.ra2_in1k22472.1302241000apache-2.0timm

ix etiketleri

AğırlıkGirdi boyutuEn iyi 1 (%)Değerlendirme boyutuSınıflarLisansHub
mobilenetv4_hybrid_large.ix_e600_r384_in1k384 (test 448)84.3524481000apache-2.0timm
mobilenetv4_hybrid_medium.ix_e550_r256_in1k256 (test 320)82.5003201000apache-2.0timm
mobilenetv4_hybrid_medium.ix_e550_r384_in1k384 (test 448)83.3904481000apache-2.0timm

lamb etiketleri

AğırlıkGirdi boyutuEn iyi 1 (%)Değerlendirme boyutuSınıflarLisansHub
mobilenetv3_small_050.lamb_in1k22457.9182241000apache-2.0timm
mobilenetv3_small_075.lamb_in1k22465.2842241000apache-2.0timm
mobilenetv3_small_100.lamb_in1k22467.6362241000apache-2.0timm

ra4 etiketleri

AğırlıkGirdi boyutuEn iyi 1 (%)Değerlendirme boyutuSınıflarLisansHub
mobilenetv3_large_100.ra4_e3600_r224_in1k224 (test 256)77.1822561000apache-2.0timm
mobilenetv3_large_150d.ra4_e3600_r256_in1k256 (test 320)81.8323201000apache-2.0timm

Halka Açık ImageNet-21K Ön Eğitimi

Önceden eğitilmiş yapılandırmalar ImageNet-21K Pretraining for the Masses makalesine atıfta bulunur.

AğırlıkGirdi boyutuEn iyi 1 (%)Değerlendirme boyutuSınıflarLisansHub
mobilenetv3_large_100.miil_in21k224--11221apache-2.0timm
mobilenetv3_large_100.miil_in21k_ft_in1k22477.9202241000apache-2.0timm

Diğer

AğırlıkGirdi boyutuEn iyi 1 (%)Değerlendirme boyutuSınıflarLisansHub
mobilenetv3_large_100.ra_in1k22475.7842241000apache-2.0timm
mobilenetv3_rw.rmsp_in1k22475.6162241000apache-2.0timm
mobilenetv4_conv_aa_large.e230_r384_in12k384 (test 448)--11821apache-2.0timm
mobilenetv4_conv_aa_large.e230_r384_in12k_ft_in1k384 (test 480)84.7724801000apache-2.0timm
mobilenetv4_conv_aa_large.e230_r448_in12k_ft_in1k448 (test 544)84.9905441000apache-2.0timm
mobilenetv4_conv_aa_large.e600_r384_in1k384 (test 480)83.8264801000apache-2.0timm
mobilenetv4_conv_blur_medium.e500_r224_in1k224 (test 256)80.1522561000apache-2.0timm
mobilenetv4_conv_large.e500_r256_in1k256 (test 320)82.6723201000apache-2.0timm
mobilenetv4_conv_large.e600_r384_in1k384 (test 448)83.4184481000apache-2.0timm
mobilenetv4_conv_medium.e180_ad_r384_in12k384--11821apache-2.0timm
mobilenetv4_conv_medium.e180_r384_in12k384--11821apache-2.0timm
mobilenetv4_conv_medium.e250_r384_in12k384--11821apache-2.0timm
mobilenetv4_conv_medium.e250_r384_in12k_ft_in1k38482.7763841000apache-2.0timm
mobilenetv4_conv_medium.e500_r224_in1k224 (test 256)79.8362561000apache-2.0timm
mobilenetv4_conv_medium.e500_r256_in1k256 (test 320)80.8903201000apache-2.0timm
mobilenetv4_conv_small.e1200_r224_in1k224 (test 256)74.2822561000apache-2.0timm
mobilenetv4_conv_small.e2400_r224_in1k224 (test 256)74.6442561000apache-2.0timm
mobilenetv4_conv_small.e3600_r256_in1k256 (test 320)75.6163201000apache-2.0timm
mobilenetv4_conv_small_050.e3000_r224_in1k224 (test 256)65.8262561000apache-2.0timm
mobilenetv4_hybrid_large.e600_r384_in1k384 (test 448)84.2644481000apache-2.0timm
mobilenetv4_hybrid_medium.e200_r256_in12k256 (test 320)--11821apache-2.0timm
mobilenetv4_hybrid_medium.e200_r256_in12k_ft_in1k256 (test 320)82.9983201000apache-2.0timm
mobilenetv4_hybrid_medium.e500_r224_in1k224 (test 256)81.2842561000apache-2.0timm
tf_mobilenetv3_large_075.in1k22473.4422241000apache-2.0timm
tf_mobilenetv3_large_100.in1k22475.5102241000apache-2.0timm
tf_mobilenetv3_large_minimal_100.in1k22472.2702241000apache-2.0timm
tf_mobilenetv3_small_075.in1k22465.7062241000apache-2.0timm
tf_mobilenetv3_small_100.in1k22467.9222241000apache-2.0timm
tf_mobilenetv3_small_minimal_100.in1k22462.8922241000apache-2.0timm
Update on GitHub

←LowFormer MobileViT→