PyTorch图像模型更新：SE/ResNeXT, EfficientNet等预训练权重

资源摘要信息: "PyTorch 图像分类模型，脚本，预训练权重集合-python" PyTorch 是一个开源的机器学习库，主要用于深度学习应用，支持众多的图像分类模型。本资源涉及PyTorch中图像处理模型的实现、脚本编写以及预训练模型权重的集合，涵盖了包括但不限于 SE)ResNet、ResNeXT、DPN、EfficientNet、MixNet、MobileNet-V3/V2/V1、MNASNet、Single-Path NAS、FBNet 等先进的图像分类架构。这些模型大多基于卷积神经网络（CNN）进行构建，能够通过深度学习来识别和分类图像。 其中提到的模型更新信息显示了PyTorch在图像模型方面的持续进展，具体更新如下： - DenseNet 模型的内存高效添加，包括对错误的修复，以及模糊池和深干添加。这些改进意味着DenseNet模型在处理图像时更加高效，能够更好地利用系统资源。 - 新增了VoVNet V1 和 V2 模型，这是一个专注于视频理解的网络架构，但在图像处理上也显示出强大的能力。 - 训练了 V39b 变体的模型，其在权威图像分类基准测试中达到了 79.3 top-1 的精度，显示了模型的高性能。 - 引入了新的激活函数，如 hard_mish（实验性），以及内存高效的 grad 计算方式。激活函数的选择和应用对于深度学习模型的表现至关重要，hard_mish 的引入为模型的非线性表现提供了新的选择。 - 提供了 ONNX 导出功能，这使得模型能够更容易地转换到其他框架，便于进行跨平台部署。 - 新增了 Norm + Activation 组合层，这能够帮助在模型构建时选择不同的操作，使得模型更加灵活。 - 管理器（mgr）用于设置可导出/脚本化/no_jit 状态，支持了模型在不同场景下的适应性。 这些模型和更新内容对于希望使用PyTorch进行图像分类研究和开发的工程师和研究人员来说是非常有价值的资源。使用这些预训练的模型和脚本可以加快开发流程，节省大量的时间和计算资源。因为它们通常是在大规模数据集上预先训练过的，所以可以直接应用于特定的图像识别任务，或者用于迁移学习来训练新的模型以适应特定的问题域。 在实际应用中，这些模型可以应用于各种图像识别任务，如面部识别、医疗影像分析、自动驾驶车辆中的视觉处理、安全监控系统等。通过对图像数据进行分类，可以进一步实现模式识别、图像分割、目标跟踪等更复杂的任务。 由于本资源包包含了2020年6月11日的最新更新，因此它提供了当下最先进的图像分类模型和技术。研究者和开发人员通过利用这些模型，不仅能够获得强大的性能，还可以在技术发展的最前沿进行实验和创新。 最后，文件名称 "pytorch-image-models-master" 指出了此资源库是一个主版本，它应该是存放了所有相关的模型定义、训练脚本、预训练权重和可能的使用文档。作为研究和开发的中心仓库，它可能还包含了模型的训练日志、评估结果和使用教程，供开发者参考和学习。