SelecSLS

الفئة: CNN · الكود: timm/models/selecsls.py · الهندسات: 5 · الأوزان المُسبقة التدريب: 3 (3 منها بنتائج على ImageNet-1k)

يستخدم SelecSLS اتصالات تخطٍّ انتقائية المدى الطويل والقريب، التي طُرحت كشبكة أساسية لنظام XNect لتقدير وضعية ثلاثية الأبعاد متعددة الأشخاص في الوقت الفعلي.

الأوراق البحثية

• XNect: التقاط الحركة ثلاثي الأبعاد متعدد الأشخاص في الوقت الفعلي باستخدام كاميرا RGB واحدة

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('selecsls60.in1k', pretrained=True)
>>> data_config = timm.data.resolve_model_data_config(model)

دعم واجهة برمجة التطبيقات للنماذج

✓ 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 (SelecSls مع selecsls42 عند 224)، ومن المتوقع أن تتصرف البنى المعمارية الأخرى من نفس الفئة بنفس الطريقة. راجع صفحة واجهة برمجة التطبيقات للنماذج للتفاصيل.

البنى

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.