ECA-resnet预训练模型

ECA-ResNet预训练模型是在ResNet模型的基础上应用了ECA注意力机制的一种变体。 ECA-Net可以插入到其他的CNN网络中来增强性能，比如ResNet和MobileNetV2。这种模型在性能上全面超越了CBAM（ECCV 2018）模型，并且相比于未使用ECA的原始ResNet模型，也有着显著的准确率提升。你可以使用简单的代码来加载ECA-ResNet预训练模型，例如：

model = timm.create_model('resnet18', pretrained=True, num_classes=4)
model = timm.create_model("hf_hub:timm/eca_nfnet_l0")

这样就可以使用ECA-ResNet预训练模型进行深度学习任务了。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [【pytorch】ECA-NET注意力机制应用于ResNet的代码实现](https://blog.csdn.net/weixin_51331359/article/details/124772274)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [timm----深度学习预训练模型库使用](https://blog.csdn.net/szn1316159505/article/details/129239175)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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