ReXNet
ReXNet: Rethinking Channel Dimensions for Efficient Model Design
模型简介
这是网络体系结构设计的一种新范式。ReXNet提出了一套设计原则来解决现有网络中的表征瓶颈问题。Rexnet将这些设计原则与现有的网络单元结合起来,得到了一个新的网络Rexnet,它实现了极大的性能改进。
性能指标
Model |
Context |
Top-1 (%) |
Top-5 (%) |
Params (M) |
Train T. |
Infer T. |
Download |
Config |
Log |
rexnet_x09 |
D910x8-G |
77.07 |
93.41 |
|
|
|
model |
cfg |
log |
rexnet_x10 |
D910x8-G |
77.38 |
93.60 |
|
|
|
model |
cfg |
log |
rexnet_x13 |
D910x8-G |
79.06 |
94.28 |
|
|
|
model |
cfg |
log |
rexnet_x15 |
D910x8-G |
79.94 |
94.74 |
|
|
|
model |
cfg |
log |
rexnet_x20 |
D910x8-G |
80.6 |
94.99 |
|
|
|
model |
cfg |
log |
Notes
- All models are trained on ImageNet-1K training set and the top-1 accuracy is reported on the validatoin set.
- Context: GPU_TYPE x pieces - G/F, G - graph mode, F - pynative mode with ms function.
示例
训练
configs文件夹中列出了mindcv套件所包含的模型的各个规格的yaml配置文件(在ImageNet数据集上训练和验证的配置)。
python train.py --config ./config/rexnet/rexnet_x10.yaml
- 下面是使用Adam优化器在CIFAR10数据集上对预训练的rexnet x1.0进行微调的示例。
python train.py --model=rexnet_x10 --pretrained --opt=momentum --lr=0.001 dataset=cifar10 --num_classes=10 --dataset_download
详细的可调参数及其默认值可以在config.py中查看。
验证
-
下面是使用validate.py
文件验证rexnet_x1.0的预训练模型的精度的示例。
python validate.py --model=rexnet_x10 --dataset=imagenet --val_split=val --pretrained
-
下面是使用validate.py
文件验证rexnet_x1.0的自定义参数文件的精度的示例。
python validate.py --model=rexnet_x10 --dataset=imagenet --val_split=val --ckpt_path='./rexnetx10_ckpt/rexnet-best.ckpt'
部署 (可选)
请参考主页中有关部署的指导