Res2NeXt

Res2NeXt 是一种图像模型，它采用 ResNeXt 瓶颈残差块的变体。其动机是能够在多个尺度上表示特征。这是通过 CNN 的一种新颖构建块实现的，该构建块在一个残差块内构建分层类残差连接。这在细粒度级别表示多尺度特征，并增加了每个网络层的感受野范围。

如何使用此模型处理图像？

加载预训练模型

>>> import timm
>>> model = timm.create_model('res2next50', pretrained=True)
>>> model.eval()

加载和预处理图像

>>> import urllib
>>> from PIL import Image
>>> from timm.data import resolve_data_config
>>> from timm.data.transforms_factory import create_transform

>>> config = resolve_data_config({}, model=model)
>>> transform = create_transform(**config)

>>> url, filename = ("https://github.com/pytorch/hub/raw/master/images/dog.jpg", "dog.jpg")
>>> urllib.request.urlretrieve(url, filename)
>>> img = Image.open(filename).convert('RGB')
>>> tensor = transform(img).unsqueeze(0) # transform and add batch dimension

获取模型预测结果

>>> import torch
>>> with torch.no_grad():
...     out = model(tensor)
>>> probabilities = torch.nn.functional.softmax(out[0], dim=0)
>>> print(probabilities.shape)
>>> # prints: torch.Size([1000])

获取前 5 个预测类别名称

>>> # Get imagenet class mappings
>>> url, filename = ("https://raw.githubusercontent.com/pytorch/hub/master/imagenet_classes.txt", "imagenet_classes.txt")
>>> urllib.request.urlretrieve(url, filename) 
>>> with open("imagenet_classes.txt", "r") as f:
...     categories = [s.strip() for s in f.readlines()]

>>> # Print top categories per image
>>> top5_prob, top5_catid = torch.topk(probabilities, 5)
>>> for i in range(top5_prob.size(0)):
...     print(categories[top5_catid[i]], top5_prob[i].item())
>>> # prints class names and probabilities like:
>>> # [('Samoyed', 0.6425196528434753), ('Pomeranian', 0.04062102362513542), ('keeshond', 0.03186424449086189), ('white wolf', 0.01739676296710968), ('Eskimo dog', 0.011717947199940681)]

将模型名称替换为您要使用的变体，例如 res2next50。您可以在此页面顶部的模型摘要中找到这些 ID。

要使用此模型提取图像特征，请参考 timm 特征提取示例，只需更改您要使用的模型名称即可。

如何微调此模型？

您可以通过更改分类器（最后一层）来微调任何预训练模型。

>>> model = timm.create_model('res2next50', pretrained=True, num_classes=NUM_FINETUNE_CLASSES)

要在您自己的数据集上进行微调，您必须编写一个训练循环或调整 timm 的训练脚本以使用您的数据集。

如何训练此模型？

您可以参考 timm 食谱脚本从头开始训练新模型。

引用

@article{Gao_2021,
   title={Res2Net: A New Multi-Scale Backbone Architecture},
   volume={43},
   ISSN={1939-3539},
   url={http://dx.doi.org/10.1109/TPAMI.2019.2938758},
   DOI={10.1109/tpami.2019.2938758},
   number={2},
   journal={IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence},
   publisher={Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE)},
   author={Gao, Shang-Hua and Cheng, Ming-Ming and Zhao, Kai and Zhang, Xin-Yu and Yang, Ming-Hsuan and Torr, Philip},
   year={2021},
   month={Feb},
   pages={652–662}
}

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