Repvgg A0

🚀 RepVGG-A0模型

RepVGG-A0模型在ImageNette數據集上進行了預訓練。RepVGG架構在這篇論文中被提出。該模型可用於圖像分類任務，基於PyTorch和ONNX技術，為圖像分類提供了高效的解決方案。

✨ 主要特性

• 作者的核心思想是將訓練架構（帶有捷徑連接）與推理架構（純高速公路網絡）區分開來。
• 通過設計殘差塊，訓練架構可以重新參數化為簡單的卷積和非線性激活序列。

📦 安裝指南

前提條件

安裝Holocron需要Python 3.6（或更高版本）以及 pip/conda。

最新穩定版本

你可以使用 pypi 安裝該軟件包的最新穩定版本，命令如下：

pip install pylocron

或者使用 conda 進行安裝：

conda install -c frgfm pylocron

開發者模式

如果你希望使用該項目中尚未發佈的最新功能，可以從源代碼安裝該軟件包（需先安裝 Git）：

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

💻 使用示例

基礎用法

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/repvgg_a0").eval()

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

# 預處理
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)

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

📚 詳細文檔

引用信息

原論文

@article{DBLP:journals/corr/abs-2101-03697,
  author    = {Xiaohan Ding and
               Xiangyu Zhang and
               Ningning Ma and
               Jungong Han and
               Guiguang Ding and
               Jian Sun},
  title     = {RepVGG: Making VGG-style ConvNets Great Again},
  journal   = {CoRR},
  volume    = {abs/2101.03697},
  year      = {2021},
  url       = {https://arxiv.org/abs/2101.03697},
  eprinttype = {arXiv},
  eprint    = {2101.03697},
  timestamp = {Tue, 09 Feb 2021 15:29:34 +0100},
  biburl    = {https://dblp.org/rec/journals/corr/abs-2101-03697.bib},
  bibsource = {dblp computer science bibliography, https://dblp.org}
}

本實現的來源

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

📄 許可證

本項目採用Apache-2.0許可證。