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模型摘要

包含的模型架构来自广泛的来源。以下列出了来源,包括论文、我重写/适配的原始实现(“参考代码”),以及我直接利用的PyTorch实现(“代码”)。

大多数包含的模型都有预训练的权重。这些权重是

  1. 来自其原始来源
  2. 由我移植自不同框架(例如Tensorflow模型)的原始实现
  3. 使用所提供的训练脚本从头开始训练

预训练权重的验证结果在这里

timm中模型的更多精彩视图(带有漂亮图片)可以在paperswithcode找到。

大规模迁移ResNetV2 (BiT)

跨阶段部分网络

DenseNet

  • 实现:[densenet.py](https://github.com/rwightman/pytorch-image-models/blob/master/timm/models/densenet.py "densenet.py")
  • 论文:[Densely Connected Convolutional Networks](https://arxiv.org/abs/1608.06993 "https://arxiv.org/abs/1608.06993")
  • 代码:[https://github.com/pytorch/vision/tree/master/torchvision/models](https://github.com/pytorch/vision/tree/master/torchvision/models)

DLA

  • 实现:[dla.py](https://github.com/rwightman/pytorch-image-models/blob/master/timm/models/dla.py "dla.py")
  • 论文:[https://arxiv.org/abs/1707.06484](https://arxiv.org/abs/1707.06484)
  • 代码:[https://github.com/ucbdrive/dla](https://github.com/ucbdrive/dla)

Dual-Path Networks

  • 实现:[dpn.py](https://github.com/rwightman/pytorch-image-models/blob/master/timm/models/dpn.py "dpn.py")
  • 论文:[Dual Path Networks](https://arxiv.org/abs/1707.01629 "https://arxiv.org/abs/1707.01629")
  • 我的 PyTorch 代码:[https://github.com/rwightman/pytorch-dpn-pretrained](https://github.com/rwightman/pytorch-dpn-pretrained)
  • 参考代码:[https://github.com/cypw/DPNs](https://github.com/cypw/DPNs)

GPU-Efficient Networks

HRNet

Inception-V3

  • 实现:inception_v3.py
  • 论文:重新思考用于计算机视觉的Inception架构 - https://arxiv.org/abs/1512.00567
  • 代码:[https://github.com/pytorch/vision/tree/master/torchvision/models](https://github.com/pytorch/vision/tree/master/torchvision/models)

Inception-V4

Inception-ResNet-V2

NASNet-A

PNasNet-5

EfficientNet

MobileNet-V3

RegNet

RepVGG

ResNet, ResNeXt

Res2Net

ResNeSt

ReXNet

选择性核网络

SelecSLS

squeeze-and-excitation-networks

TResNet

VGG

视觉Transformer

VovNet V2 和 V1

Xception

Xception (修改后,对齐,Gluon)

Xception (修改后的对齐,TF)

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