快捷方式

efficientnet_b7

torchvision.models.efficientnet_b7(*, weights: Optional[EfficientNet_B7_Weights] = None, progress: bool = True, **kwargs: Any) EfficientNet[源代码]

来自论文 EfficientNet:重新思考卷积神经网络的模型缩放 的 EfficientNet B7 模型架构。

参数:
  • weights (EfficientNet_B7_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 EfficientNet_B7_Weights。默认情况下,不使用任何预训练权重。

  • progress (布尔值可选) – 如果为 True,则向 stderr 显示下载进度条。默认为 True。

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

torchvision.models.EfficientNet_B7_Weights(value)[源代码]

上面的模型构建器接受以下值作为 weights 参数。EfficientNet_B7_Weights.DEFAULT 等效于 EfficientNet_B7_Weights.IMAGENET1K_V1。您也可以使用字符串,例如 weights='DEFAULT'weights='IMAGENET1K_V1'

EfficientNet_B7_Weights.IMAGENET1K_V1:

这些权重是从原始论文中移植的。也可作为 EfficientNet_B7_Weights.DEFAULT 使用。

acc@1(在 ImageNet-1K 上)

84.122

acc@5(在 ImageNet-1K 上)

96.908

类别

tench、goldfish、great white shark、…(省略 997 个)

最小尺寸

高度=1,宽度=1

配方

链接

参数数量

66347960

GFLOPS

37.75

文件大小

254.7 MB

推理转换可在 EfficientNet_B7_Weights.IMAGENET1K_V1.transforms 中获得,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.BICUBIC 调整到 resize_size=[600],然后进行 crop_size=[600] 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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