快捷方式

densenet169

torchvision.models.densenet169(*, weights: Optional[DenseNet169_Weights] = None, progress: bool = True, **kwargs: Any) DenseNet[source]

来自 密集连接卷积网络 的 Densenet-169 模型。

参数:
  • weights (DenseNet169_Weights, 可选) – 要使用的预训练权重。有关更多详细信息和可能的值,请参见下面的 DenseNet169_Weights。默认情况下,不使用任何预训练权重。

  • progress (bool, 可选) – 如果为 True,则将下载进度条显示到 stderr。默认值为 True。

  • **kwargs – 传递给 torchvision.models.densenet.DenseNet 基类的参数。有关此类的更多详细信息,请参阅 源代码

class torchvision.models.DenseNet169_Weights(value)[source]

上面的模型构建器接受以下值作为 weights 参数。 DenseNet169_Weights.DEFAULT 等效于 DenseNet169_Weights.IMAGENET1K_V1。您也可以使用字符串,例如 weights='DEFAULT'weights='IMAGENET1K_V1'

DenseNet169_Weights.IMAGENET1K_V1:

这些权重是从 LuaTorch 移植过来的。也可用作 DenseNet169_Weights.DEFAULT

acc@1 (在 ImageNet-1K 上)

75.6

acc@5 (在 ImageNet-1K 上)

92.806

最小尺寸

高度=29,宽度=29

类别

tench、金鱼、大白鲨、…(省略 997 个)

食谱

链接

参数数量

14149480

GFLOPS

3.36

文件大小

54.7 MB

推理转换在 DenseNet169_Weights.IMAGENET1K_V1.transforms 中可用,并执行以下预处理操作:接受 PIL.Image、批处理 (B, C, H, W) 和单个 (C, H, W) 图像 torch.Tensor 对象。图像使用 interpolation=InterpolationMode.BILINEAR 调整到 resize_size=[256],然后进行 crop_size=[224] 的中心裁剪。最后,值首先重新缩放到 [0.0, 1.0],然后使用 mean=[0.485, 0.456, 0.406]std=[0.229, 0.224, 0.225] 进行归一化。

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