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CPUBone

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CPUBone

카테고리: Efficient/Mobile · 코드: timm/models/cpubone.py · 아키텍처: 9 · 프리트레인드 가중치: 9 (ImageNet-1k 결과가 있는 것은 0개)

CPUBone는 CPU와 같은 낮은 병렬화 기능을 가진 장치를 위해 설계된 비전 백본으로, (퓨즈된) MBConv 블록과 컨볼루션 어텐션 블록으로 구성됩니다.

논문

사용

사전 학습된 가중치 로드, 이미지 전처리 및 파인튜닝에 대해서는 Quickstart를, 모델을 백본으로 사용하는 방법에 대해서는 Feature Extraction을 참고하세요.

>>> import timm
>>> model = timm.create_model('cpubone_b0_bfrobust.r224_in1k', pretrained=True)
>>> data_config = timm.data.resolve_model_data_config(model)

모델 API 지원

기능CPUBone
features_only=True feature map✓ (strides 4, 8, 16, 32)
forward_intermediates()✓
prune_intermediate_layers()✓
입력 크기 무관, 변경 불필요✓
set_input_size()–
dynamic_img_size=True–
set_grad_checkpointing()✓
레이어별 LR 감쇠(group_matcher())✓
reset_classifier()✓

✓ 지원됨, ✓ (정사각형) 정사각형 크기만 작동, ✗ 미지원, – 필요 없음(모델이 이미 모든 입력 크기를 허용). 무작위로 초기화된 모델(cpubone_nano 224의 CPUBone)에서 각 기능을 실행하여 확인했으며, 같은 클래스의 다른 아키텍처도 동일한 동작을 하는 것으로 예상됩니다. 자세한 내용은 Model API 페이지를 참조하세요.

아키텍처

아키텍처매개변수 (M)GMAC입력 크기사전 학습된 가중치
cpubone_b0_bfrobust10.37-2241
cpubone_b1_bfrobust12.44-2241
cpubone_b1_dwnorm12.43-2561
cpubone_b2_bfrobust23.87-2241
cpubone_b2pt5_dwnorm30.43-2561
cpubone_b340.74-2241
cpubone_nano6.52-2241
cpubone_s08.73-2241
cpubone_t07.54-2241

GMACs와 매개변수 수는 각 아키텍처의 기본 입력 크기 및 분류기에 대한 값이며, 벤치마크 결과에서 가져왔습니다.

사전 학습된 가중치

Top-1은 results-imagenet.csv에 나열된 평가 크기에서 측정된 ImageNet-1k 검증 정확도입니다. - 가중치에 ImageNet-1k 결과가 없는 경우(예: 사전 학습 또는 이미지-텍스트 가중치)에는 표시하지 않습니다. Classes는 사전 학습된 분류기의 크기를 나타내며, 분류기가 없는 가중치의 경우 none입니다.

가중치입력 크기Top-1(%)평가 크기클래스라이선스Hub
cpubone_b0_bfrobust.r224_in1k224--1000-timm
cpubone_b1_bfrobust.r224_in1k224--1000-timm
cpubone_b1_dwnorm.timm_r256_in1k256--1000-timm
cpubone_b2_bfrobust.r224_in1k224--1000-timm
cpubone_b2pt5_dwnorm.timm_r256_in1k256--1000-timm
cpubone_b3.r224_in1k224--1000-timm
cpubone_nano.r224_in1k224--1000-timm
cpubone_s0.r224_in1k224--1000-timm
cpubone_t0.r224_in1k224--1000-timm
Update on GitHub