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BottleneckTransformers:视觉识别的瓶颈变压器
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视觉识别的瓶颈变压器 更新2021/03/14 支持多头注意力 实验 模型 头 参数(M) 累积(%) ResNet50基线() 23.5百万 93.62 BoTNet-50 1个 1880万 95.11% BoTNet-50 4 1880万 95.78% BoTNet-S1-50 1个 1880万 95.67% 僵尸网络-S1-59 1个 2750万 95.98% BoTNet-S1-77 1个 4490万 ip 概括 用法(示例) 模型 from model import Model model = ResNet50 ( num_classes = 1000 , resolution = ( 224 , 224 )) x = torch . randn ([ 2 , 3 , 224 , 224 ]) print ( model ( x ). size (
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bottlenecktransformers-main.zip (7个子文件)
BottleneckTransformers-main
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LICENSE 1KB
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config.py 898B
preprocess.py 1KB
main.py 4KB
model.py 6KB
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张岱珅
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