快捷方式

regnet_x_3_2gf

torchvision.models.regnet_x_3_2gf(*, weights: Optional[RegNet_X_3_2GF_Weights] = None, progress: bool = True, **kwargs: Any) RegNet[源代码]

根据 Designing Network Design Spaces 构建 RegNetX_3.2GF 架构。

参数:
  • weights (RegNet_X_3_2GF_Weights, optional) – 要使用的预训练权重。有关更多详细信息和可能的值,请参阅下方的 RegNet_X_3_2GF_Weights。默认情况下,不使用预训练权重。

  • progress (bool, optional) – 如果为 True,则在标准错误输出中显示下载进度条。默认为 True。

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

class torchvision.models.RegNet_X_3_2GF_Weights(value)[源代码]

上面的模型构建器接受以下值作为 weights 参数。RegNet_X_3_2GF_Weights.DEFAULT 等同于 RegNet_X_3_2GF_Weights.IMAGENET1K_V2。您也可以使用字符串,例如 weights='DEFAULT'weights='IMAGENET1K_V1'

RegNet_X_3_2GF_Weights.IMAGENET1K_V1:

这些权重使用简单的训练方案,与论文中的结果非常接近。

acc@1(在 ImageNet-1K 上)

78.364

acc@5(在 ImageNet-1K 上)

93.992

最小尺寸

高度=1,宽度=1

类别

丁鳜、金鱼、大白鲨,…(省略 997 个)

参数数量

15296552

方案

链接

GFLOPS

3.18

文件大小

58.8 MB

推理转换可通过 RegNet_X_3_2GF_Weights.IMAGENET1K_V1.transforms 获得,并执行以下预处理操作:接受 PIL.Image、批处理的 (B, C, H, W) 和单个 (C, H, W) 图像 torch.Tensor 对象。使用 interpolation=InterpolationMode.BILINEAR 将图像大小调整为 resize_size=[256],然后进行中心裁剪 crop_size=[224]。最后,先将值重新缩放到 [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。

RegNet_X_3_2GF_Weights.IMAGENET1K_V2:

这些权重通过使用 TorchVision 新训练方案 的修改版本,在原始论文的结果基础上有所改进。也可用作 RegNet_X_3_2GF_Weights.DEFAULT

acc@1(在 ImageNet-1K 上)

81.196

acc@5(在 ImageNet-1K 上)

95.43

最小尺寸

高度=1,宽度=1

类别

丁鳜、金鱼、大白鲨,…(省略 997 个)

参数数量

15296552

方案

链接

GFLOPS

3.18

文件大小

58.8 MB

推理转换可通过 RegNet_X_3_2GF_Weights.IMAGENET1K_V2.transforms 获得,并执行以下预处理操作:接受 PIL.Image、批处理的 (B, C, H, W) 和单个 (C, H, W) 图像 torch.Tensor 对象。使用 interpolation=InterpolationMode.BILINEAR 将图像大小调整为 resize_size=[232],然后进行中心裁剪 crop_size=[224]。最后,先将值重新缩放到 [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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