【模型】timm库

1. timm库

timm 是一个用于深度学习的开源库,全称是 "PyTorch Image Models"。该库由 Ross Wightman 创建并维护,旨在提供高效且易于使用的图像模型,包括大量预训练的模型和实用工具。timm 库基于 PyTorch 框架,主要特点包括:

  1. 预训练模型:timm 提供了大量预训练的图像分类模型,这些模型在各种数据集上进行过训练,可以直接用于迁移学习或作为研究的基线模型。
  2. 高效的模型实现:timm 的模型实现注重效率和性能,适用于训练和推理任务。
  3. 易于使用的接口:timm 提供了简洁的 API,使用户可以方便地加载、训练和评估模型。
  4. 持续更新:timm 库不断更新,引入新的模型架构和技术,以跟上深度学习领域的最新进展。

下面是一个使用 timm 库加载预训练模型并进行推理的简单示例:

python 复制代码
import timm
import torch
from PIL import Image
from torchvision import transforms

# 加载预训练的 ResNet50 模型
model = timm.create_model('resnet50', pretrained=True)
model.eval()

# 图像预处理
preprocess = transforms.Compose([
    transforms.Resize(256),
    transforms.CenterCrop(224),
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225]),
])

# 加载并预处理图像
img = Image.open('path_to_your_image.jpg')
img_tensor = preprocess(img).unsqueeze(0)

# 推理
with torch.no_grad():
    output = model(img_tensor)

# 输出结果
print(output)

2. 预训练模型

timm(PyTorch Image Models)库包含了众多预训练的图像分类模型,这些模型在各种流行的数据集上进行了训练。以下是一些主要的预训练模型类别和具体模型名称:

主流模型架构

  1. ResNet 系列

    • ResNet-18
    • ResNet-34
    • ResNet-50
    • ResNet-101
    • ResNet-152
  2. EfficientNet 系列

    • EfficientNet-B0
    • EfficientNet-B1
    • EfficientNet-B2
    • EfficientNet-B3
    • EfficientNet-B4
    • EfficientNet-B5
    • EfficientNet-B6
    • EfficientNet-B7
  3. Vision Transformers (ViT)

    • ViT-Base
    • ViT-Large
    • ViT-Huge
  4. DeiT(Data-efficient Image Transformers)

    • DeiT-Tiny
    • DeiT-Small
    • DeiT-Base
  5. MobileNet 系列

    • MobileNetV2
    • MobileNetV3
  6. RegNet 系列

    • RegNetX-200MF
    • RegNetX-600MF
    • RegNetY-800MF

其他常见模型架构

  1. DenseNet 系列

    • DenseNet-121
    • DenseNet-169
    • DenseNet-201
    • DenseNet-264
  2. Inception 系列

    • InceptionV3
    • InceptionV4
    • Inception-ResNet-V2
  3. SENet 系列

    • SENet-154
    • SE-ResNet-50
    • SE-ResNet-101
  4. EfficientDet(用于目标检测)

    • EfficientDet-D0
    • EfficientDet-D1
    • EfficientDet-D2
    • EfficientDet-D3
    • EfficientDet-D4
    • EfficientDet-D5
    • EfficientDet-D6
    • EfficientDet-D7

最新和高性能模型

  1. NFNet 系列

    • NFNet-F0
    • NFNet-F1
    • NFNet-F2
    • NFNet-F3
    • NFNet-F4
    • NFNet-F5
    • NFNet-F6
  2. ConvNeXt 系列

    • ConvNeXt-Tiny
    • ConvNeXt-Small
    • ConvNeXt-Base
    • ConvNeXt-Large
  3. Swin Transformer

    • Swin-Tiny
    • Swin-Small
    • Swin-Base
    • Swin-Large
  4. CaiT(Class-Attention in Image Transformers)

    • CaiT-XXS
    • CaiT-XS
    • CaiT-S
    • CaiT-M
    • CaiT-L

使用方法

可以通过以下代码查看 timm 支持的所有预训练模型:

python 复制代码
import timm

# 列出所有可用的模型
model_names = timm.list_models(pretrained=True)
print(model_names)

这些预训练模型已经在ImageNet等大型数据集上进行了训练,因此在迁移学习任务中通常表现良好。选择适合你任务的模型架构,可以加快训练过程,并提高模型的性能。

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