文件名称：BottleneckTransformers:视觉识别的瓶颈变压器
文件大小：7KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-03-25 21:33:21
transformers imagenet image-classification image-recognition cifar10
视觉识别的瓶颈变压器 实验 模型 参数（M） 累积（％） ResNet50基线（） 23.5百万 93.62 BoTNet-50 1880万 95.11％ BoTNet-S1-50 1880万 95.67％ 僵尸网络-S1-59 2750万 95.98％ BoTNet-S1-77 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 ()) 模块 from model import MHSA resolution = 14 mhsa = MHSA ( plan
【文件预览】：
BottleneckTransformers-main
----main.py(4KB)
----LICENSE(1KB)
----preprocess.py(1KB)
----model.py(5KB)
----.gitignore(2KB)
----config.py(898B)
----README.md(1KB)