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詳細を見る ↗A EfficientNet-Lite image classification model. Trained on ImageNet-1k in `timm` using recipe template described below. Recipe details: * RandAugment `RA` recipe. Inspired by and evolved from EfficientNet RandAugment recipes. Published as `B` recipe in ResNet Strikes Back. * RMSProp (TF 1.0 behaviour) optimizer, EMA weight averaging * Step (exponential decay w/ staircase) LR schedule with warmup
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詳細を見る ↗A EfficientNet-v2 image classification model. This is a `timm` specific variation of the architecture. Trained on ImageNet-1k in `timm` using recipe template described below. Recipe details: * Based on ResNet Strikes Back `C` recipes * SGD (w/ Nesterov) optimizer and AGC (adaptive gradient clipping). * Cosine LR schedule with warmup - **Model Type:** Image classification / feature backbone - **Model Stats:** - Params (M): 53.2 - GMACs: 12.7 - Activations (M): 47.1 - Image size: train = 320 x 320, test = 416 x 416 - **Papers:** - EfficientNetV2: Smaller Models and Faster Training: https://arxiv.org/abs/2104.00298 - ResNet strikes back: An improved training procedure in timm: https://arxiv.org/abs/2110.00476 - **Dataset:** ImageNet-1k - **Original:** https://github.com/huggingface/pytorch-image-models
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詳細を見る ↗A EfficientNet-v2 image classification model. This is a `timm` specific variation of the architecture. Trained on ImageNet-1k in `timm` using recipe template described below. Recipe details: * RandAugment `RA2` recipe. Inspired by and evolved from EfficientNet RandAugment recipes. Published as `B` recipe in ResNet Strikes Back. * RMSProp (TF 1.0 behaviour) optimizer, EMA weight averaging * Step (exponential decay w/ staircase) LR schedule with warmup - **Model Type:** Image classification / feature backbone - **Model Stats:** - Params (M): 23.9 - GMACs: 4.9 - Activations (M): 21.4 - Image size: train = 288 x 288, test = 384 x 384 - **Papers:** - EfficientNetV2: Smaller Models and Faster Training: https://arxiv.org/abs/2104.00298 - ResNet strikes back: An improved training procedure in timm: https://arxiv.org/abs/2110.00476 - **Dataset:** ImageNet-1k - **Original:** https://github.com/huggingface/pytorch-image-models
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詳細を見る ↗A VoVNet-v2 image classification model. Pretrained on ImageNet-1k in `timm` by Ross Wightman using RandAugment `RA` recipe. Related to `B` recipe in ResNet Strikes Back.
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