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resnest50d.in1k
timmA ResNeSt (ResNet based architecture with Split Attention) image classification model. Trained on ImageNet-1k by paper authors. - **Model Type:** Image classification / feature backbone - **Model Stats:** - Params (M): 27.5 - GMACs: 5.4 - Activations (M): 14.4 - Image size: 224 x 224 - **Papers:** - ResNeSt: Split-Attention Networks: https://arxiv.org/abs/2004.08955 - **Dataset:** ImageNet-1k - **Original:** https://github.com/zhanghang1989/ResNeSt Explore the dataset and runtime metrics of this model in timm model results.
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詳細を見る ↗This model features: * ReLU activations * single layer 7x7 convolution with pooling * 1x1 convolution shortcut downsample Recipe details: * ResNet Strikes Back `A1` recipe * LAMB optimizer with BCE loss * Cosine LR schedule with warmup - **Model Type:** Image classification / feature backbone - **Model Stats:** - Params (M): 44.5 - GMACs: 7.8 - Activations (M): 16.2 - Image size: train = 224 x 224, test = 288 x 288 - **Papers:** - ResNet strikes back: An improved training procedure in timm: https://arxiv.org/abs/2110.00476 - Deep Residual Learning for Image Recognition: https://arxiv.org/abs/1512.03385 - **Original:** https://github.com/huggingface/pytorch-image-models
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詳細を見る ↗This model features: * ReLU activations * single layer 7x7 convolution with pooling * 1x1 convolution shortcut downsample Recipe details: * Based on ResNet Strikes Back `A1` recipe * LAMB optimizer * Stronger dropout, stochastic depth, and RandAugment than paper `A1` recipe * Cosine LR schedule with warmup
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詳細を見る ↗This model features: * ReLU activations * 3-layer stem of 3x3 convolutions with pooling * 2x2 average pool + 1x1 convolution shortcut downsample 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
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詳細を見る ↗This model features: * ReLU activations * tiered 3-layer stem of 3x3 convolutions with pooling * 2x2 average pool + 1x1 convolution shortcut downsample Recipe details: * Based on ResNet Strikes Back `C` recipes * SGD (w/ Nesterov) optimizer and AGC (adaptive gradient clipping). * Cosine LR schedule with warmup
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timmThis model features: * ReLU activations * single layer 7x7 convolution with pooling * 1x1 convolution shortcut downsample Recipe details: * ResNet Strikes Back `A3` recipe * LAMB optimizer with BCE loss * Cosine LR schedule with warmup - **Model Type:** Image classification / feature backbone - **Model Stats:** - Params (M): 11.7 - GMACs: 0.9 - Activations (M): 1.3 - Image size: train = 160 x 160, test = 224 x 224 - **Papers:** - ResNet strikes back: An improved training procedure in timm: https://arxiv.org/abs/2110.00476 - Deep Residual Learning for Image Recognition: https://arxiv.org/abs/1512.03385 - **Original:** https://github.com/huggingface/pytorch-image-models
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詳細を見る ↗This model features: * ReLU activations * single layer 7x7 convolution with pooling * 1x1 convolution shortcut downsample Pretrained on Instagram-1B hashtags dataset using semi-weakly supervised learning and fine-tuned on ImageNet-1k by paper authors. - **Model Type:** Image classification / feature backbone - **Model Stats:** - Params (M): 11.7 - GMACs: 1.8 - Activations (M): 2.5 - Image size: 224 x 224 - **Papers:** - Billion-scale semi-supervised learning for image classification: https://arxiv.org/abs/1905.00546 - Deep Residual Learning for Image Recognition: https://arxiv.org/abs/1512.03385 - **Original:** https://github.com/facebookresearch/semi-supervised-ImageNet1K-models
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timmThis model features: * ReLU activations * single layer 7x7 convolution with pooling * 1x1 convolution shortcut downsample - **Model Type:** Image classification / feature backbone - **Model Stats:** - Params (M): 11.7 - GMACs: 1.8 - Activations (M): 2.5 - Image size: 224 x 224 - **Papers:** - Deep Residual Learning for Image Recognition: https://arxiv.org/abs/1512.03385 - **Original:** https://github.com/pytorch/vision Explore the dataset and runtime metrics of this model in timm model results.
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詳細を見る ↗This model features: * ReLU activations * 3-layer stem of 3x3 convolutions with pooling * 2x2 average pool + 1x1 convolution shortcut downsample 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): 11.7 - GMACs: 2.1 - Activations (M): 3.3 - Image size: train = 224 x 224, test = 288 x 288 - **Papers:** - ResNet strikes back: An improved training procedure in timm: https://arxiv.org/abs/2110.00476 - Deep Residual Learning for Image Recognition: https://arxiv.org/abs/1512.03385 - Bag of Tricks for Image Classification with Convolutional Neural Networks: https://arxiv.org/abs/1812.01187 - **Original:** https://github.com/huggingface/pytorch-image-models
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