regnet_x_8gf

torchvision.models.regnet_x_8gf(*, weights: Optional[RegNet_X_8GF_Weights] = None, progress: bool = True, **kwargs: Any) → RegNet

根据《Designing Network Design Spaces》构建 RegNetX_8GF 架构。

参数：

• weights (RegNet_X_8GF_Weights，可选) – 要使用的预训练权重。请参阅下面的 RegNet_X_8GF_Weights 以获取更多详细信息和可能的值。默认情况下，不使用预训练权重。

• progress (bool，可选) – 如果为 True，则在 stderr 显示下载进度条。默认为 True。

• **kwargs – 传递给 torchvision.models.regnet.RegNet 或 torchvision.models.regnet.BlockParams 类的参数。请参阅源代码了解有关这些类的更多详细信息。

class torchvision.models.RegNet_X_8GF_Weights(value)

上面的模型构建器接受以下值作为 weights 参数。RegNet_X_8GF_Weights.DEFAULT 等效于 RegNet_X_8GF_Weights.IMAGENET1K_V2。您也可以使用字符串，例如 weights='DEFAULT' 或 weights='IMAGENET1K_V1'。

RegNet_X_8GF_Weights.IMAGENET1K_V1:

这些权重使用简单的训练方案，与论文结果非常接近。

acc@1 (在 ImageNet-1K 上)	79.344
acc@5 (在 ImageNet-1K 上)	94.686
最小尺寸	高=1，宽=1
类别	丁鳜鱼、金鱼、大白鲨等... (省略 997 个)
参数数量	39572648
训练方案	链接
GFLOPS	8.00
文件大小	151.5 MB

推理转换可在 RegNet_X_8GF_Weights.IMAGENET1K_V1.transforms 中获得，并执行以下预处理操作：接受 PIL.Image、批量 (B, C, H, W) 和单个 (C, H, W) 图像的 torch.Tensor 对象。图像使用 interpolation=InterpolationMode.BILINEAR 缩放到 resize_size=[256]，然后进行中心裁剪，裁剪尺寸为 crop_size=[224]。最后，值首先重新缩放到 [0.0, 1.0] 范围，然后使用 mean=[0.485, 0.456, 0.406] 和 std=[0.229, 0.224, 0.225] 进行归一化。

RegNet_X_8GF_Weights.IMAGENET1K_V2:

这些权重通过使用 TorchVision 新训练方案的修改版本，改进了原始论文的结果。也可通过 RegNet_X_8GF_Weights.DEFAULT 获取。

acc@1 (在 ImageNet-1K 上)	81.682
acc@5 (在 ImageNet-1K 上)	95.678
最小尺寸	高=1，宽=1
类别	丁鳜鱼、金鱼、大白鲨等... (省略 997 个)
参数数量	39572648
训练方案	链接
GFLOPS	8.00
文件大小	151.5 MB

推理转换可在 RegNet_X_8GF_Weights.IMAGENET1K_V2.transforms 中获得，并执行以下预处理操作：接受 PIL.Image、批量 (B, C, H, W) 和单个 (C, H, W) 图像的 torch.Tensor 对象。图像使用 interpolation=InterpolationMode.BILINEAR 缩放到 resize_size=[232]，然后进行中心裁剪，裁剪尺寸为 crop_size=[224]。最后，值首先重新缩放到 [0.0, 1.0] 范围，然后使用 mean=[0.485, 0.456, 0.406] 和 std=[0.229, 0.224, 0.225] 进行归一化。