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ResNet-101 v1.5

基于ImageNet-1k数据集在224x224分辨率下预训练的ResNet模型。该模型由何恺明等人在论文《深度残差学习用于图像识别》中提出。

免责声明：发布ResNet的团队未为此模型编写说明卡片，本卡片由Hugging Face团队撰写。

模型描述

ResNet（残差网络）是一种卷积神经网络，它普及了残差学习和跳跃连接的概念，使得训练更深的模型成为可能。

此为ResNet v1.5版本，与原始模型的主要区别在于：在下采样的瓶颈块中，v1版本在第一个1x1卷积层设置步长(stride)=2，而v1.5版本则在3x3卷积层设置步长=2。根据Nvidia的测试，这一改动使得ResNet50 v1.5的Top1准确率比v1版本提升约0.5%，但图像处理速度会降低约5%。

预期用途与限制

您可以直接使用该模型进行图像分类任务。访问模型中心可查找针对特定任务微调的版本。

使用方法

以下示例展示如何使用该模型将COCO 2017数据集中的图像分类为1000个ImageNet类别之一：

from transformers import AutoFeatureExtractor, ResNetForImageClassification
import torch
from datasets import load_dataset

dataset = load_dataset("huggingface/cats-image")
image = dataset["test"]["image"][0]

feature_extractor = AutoFeatureExtractor.from_pretrained("microsoft/resnet-101")
model = ResNetForImageClassification.from_pretrained("microsoft/resnet-101")

inputs = feature_extractor(image, return_tensors="pt")

with torch.no_grad():
    logits = model(**inputs).logits

# 模型预测1000个ImageNet类别之一
predicted_label = logits.argmax(-1).item()
print(model.config.id2label[predicted_label])

更多代码示例请参阅文档。

BibTeX引用信息

@inproceedings{he2016deep,
  title={深度残差学习用于图像识别},
  author={何恺明 and 张祥雨 and 任少卿 and 孙剑},
  booktitle={IEEE计算机视觉与模式识别会议论文集},
  pages={770--778},
  year={2016}
}