Rexnet1 5x

🚀 ReXNet-1.5xモデル

ReXNet-1.5xモデルは画像分類に使用されるモデルです。このモデルはImageNetteデータセットで事前学習されています。そのアーキテクチャに関する内容はこの論文で提案されています。

🚀 クイックスタート

このモデルはPyTorchとONNXに基づいており、画像分類タスクに使用できます。frgfm/imagenetteデータセットで訓練されており、画像分類に関する作業を効果的に行うことができます。

✨ 主な機能

• モデルの核心的な考え方は、残差ブロックにカスタムのSqueeze-Excitation層を追加し、チャネルの冗長性を防ぐことです。

📦 インストール

前提条件

Holocronをインストールするには、Python 3.6（またはそれ以上のバージョン）と pip または conda が必要です。

最新安定版

pypi を使用して、このパッケージの最新安定版をインストールできます。以下のコマンドを実行してください：

pip install pylocron

または conda を使用してインストールすることもできます：

conda install -c frgfm pylocron

開発者モード

プロジェクトでまだリリースされていない最新の機能を使用したい場合は、ソースコードからパッケージをインストールできます（事前に Git をインストールする必要があります）：

git clone https://github.com/frgfm/Holocron.git
pip install -e Holocron/.

💻 使用例

基本的な使用法

from PIL import Image
from torchvision.transforms import Compose, ConvertImageDtype, Normalize, PILToTensor, Resize
from torchvision.transforms.functional import InterpolationMode
from holocron.models import model_from_hf_hub

model = model_from_hf_hub("frgfm/rexnet1_5x").eval()

img = Image.open(path_to_an_image).convert("RGB")

# 前処理
config = model.default_cfg
transform = Compose([
    Resize(config['input_shape'][1:], interpolation=InterpolationMode.BILINEAR),
    PILToTensor(),
    ConvertImageDtype(torch.float32),
    Normalize(config['mean'], config['std'])
])

input_tensor = transform(img).unsqueeze(0)

# 推論
with torch.inference_mode():
    output = model(input_tensor)
probs = output.squeeze(0).softmax(dim=0)

📚 ドキュメント

モデル情報

引用情報

原論文引用

@article{DBLP:journals/corr/abs-2007-00992,
  author    = {Dongyoon Han and
               Sangdoo Yun and
               Byeongho Heo and
               Young Joon Yoo},
  title     = {ReXNet: Diminishing Representational Bottleneck on Convolutional Neural
               Network},
  journal   = {CoRR},
  volume    = {abs/2007.00992},
  year      = {2020},
  url       = {https://arxiv.org/abs/2007.00992},
  eprinttype = {arXiv},
  eprint    = {2007.00992},
  timestamp = {Mon, 06 Jul 2020 15:26:01 +0200},
  biburl    = {https://dblp.org/rec/journals/corr/abs-2007-00992.bib},
  bibsource = {dblp computer science bibliography, https://dblp.org}
}

本実装のソース引用

@software{Fernandez_Holocron_2020,
author = {Fernandez, François-Guillaume},
month = {5},
title = {{Holocron}},
url = {https://github.com/frgfm/Holocron},
year = {2020}
}

📄 ライセンス

このプロジェクトはApache-2.0ライセンスを採用しています。