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Bottleneck Transformers

时间: 2023-11-14 22:08:11 浏览: 78

BottleneckTransformers:视觉识别的瓶颈变压器

视觉识别的瓶颈变压器实验模型参数（M）累积（％） ResNet50基线（） 23.5百万 93.62 BoTNet-50 1880万 95.11％ BoTNet-S1-50 1880万 95.67％僵尸网络-S1-59 2750万 95.98％ BoTNet-S1-77 4490万 ip 概括用法（示例）模型 from model import Model model = ResNet50 ( num_classes = 1000 , resolution = ( 224 , 224 )) x = torch . randn ([ 2 , 3 , 224 , 224 ]) print ( model ( x ). size ()) 模块 from model import MHSA resolution = 14 mhsa = MHSA ( plan

Bottleneck Transformers是一种用于图像分类的深度学习模型，它是在Transformer模型的基础上进行改进的。Bottleneck Transformers通过引入bottleneck结构来减少计算量，同时保持模型的准确性。这种结构可以在保持输入和输出维度不变的情况下，将中间层的维度降低，从而减少计算量。

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