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标签:

• 图像分类
• pytorch
• onnx
  数据集:
• frgfm/imagenette

RepVGG-A0模型

该模型在ImageNette数据集上进行了预训练。RepVGG架构由这篇论文提出。

模型描述

作者的核心思想是将训练架构（带有快捷连接）与推理架构（纯高速网络）区分开来。通过设计残差块，训练架构可以被重新参数化为一系列简单的卷积和非线性激活。

安装

前提条件

需要Python 3.6（或更高版本）和pip或conda来安装Holocron。

最新稳定版本

您可以通过pypi安装该软件包的最后一个稳定版本：

pip install pylocron  

或使用conda：

conda install -c frgfm pylocron  

开发者模式

如果您希望使用尚未发布的最新功能，可以从源代码安装该软件包（首先安装Git）：

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

使用说明

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")  

# 预处理  
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)  

引用

原始论文

@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}  
}  

本实现的来源

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