快捷方式

shufflenet_v2_x0_5

torchvision.models.shufflenet_v2_x0_5(*, weights: Optional[ShuffleNet_V2_X0_5_Weights] = None, progress: bool = True, **kwargs: Any) ShuffleNetV2[源代码]

构建具有 0.5x 输出通道的 ShuffleNetV2 架构,如 ShuffleNet V2:高效 CNN 架构设计的实用指南 中所述。

参数:
  • weights (ShuffleNet_V2_X0_5_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 ShuffleNet_V2_X0_5_Weights。默认情况下,不使用预训练权重。

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

  • **kwargs – 传递给 torchvision.models.shufflenetv2.ShuffleNetV2 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.ShuffleNet_V2_X0_5_Weights(value)[源代码]

上面的模型构建器接受以下值作为 weights 参数。 ShuffleNet_V2_X0_5_Weights.DEFAULT 等效于 ShuffleNet_V2_X0_5_Weights.IMAGENET1K_V1。您也可以使用字符串,例如 weights='DEFAULT'weights='IMAGENET1K_V1'

ShuffleNet_V2_X0_5_Weights.IMAGENET1K_V1:

这些权重是从头开始训练的,以密切地再现论文的结果。也可以作为 ShuffleNet_V2_X0_5_Weights.DEFAULT 使用。

acc@1 (在 ImageNet-1K 上)

60.552

acc@5 (在 ImageNet-1K 上)

81.746

min_size

height=1, width=1

类别

tench、金鱼、大白鲨、… (省略 997 个)

配方

链接

参数数量

1366792

GFLOPS

0.04

文件大小

5.3 MB

推理变换在 ShuffleNet_V2_X0_5_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 调整大小到 resize_size=[256],然后进行 crop_size=[224] 的中心裁剪。最后,将值首先重新缩放到 [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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