mobilenetv3_small_100.lamb_in1k
קוד פתוחtimmapache-2.02022-12-16
משקל של פחות מעשרים מגה-בייט וסיווג תמונות מהיר במיוחד. הוא מתאים למי שחייב להריץ ראייה ממוחשבת ישירות על מעבדים חלשים בלי לשלם על כרטיסי מסך יקרים.
- 3Mפרמטרים
- 19.6 MBמשקל הקבצים
- 16,672,221הורדות בחודש
- 103לייקים
מה זה
מדובר ברשת ראייה קטנה שנועדה לסווג תמונות לאלף הקטגוריות של ImageNet-1k, או לשמש כחילוץ מאפיינים למודלים אחרים. הגרסה הזו אומנה בתוך ספריית timm באמצעות מתכון שמבוסס על אופטימייזר LAMB, עם שילוב של ממוצע משקלים בשיטת EMA ואימון ארוך יותר, אך ללא שימוש ב־CutMix.
עם 2.5 מיליון פרמטרים ודרישה של 0.1 מיליארד פעולות חישוב בלבד לתמונה בגודל 224 על 224 פיקסלים, הוא מיועד למקומות שבהם מודלים כבדים פשוט יקרסו מחוסר משאבים. הוא לא מתחרה ברשתות ענק על דיוק מוחלט, אלא נותן מענה כשרצים בקצה וחייבים לחסוך בכל מחזור שעון.
מתאים ל
- סיווג מקומי בטלפון
הוא שוקל מעט מאוד ומסתפק במעבד בסיסי, מה שמאפשר זיהוי תמונות ישירות במכשיר ללא תלות ברשת.
- סינון ראשוני בצד שרת
מיון מהיר של כמויות תמונות גדולות בעלות חישוב אפסית לפני שליחה לעיבוד כבד ומדויק יותר.
- חילוץ מאפיינים קל
בסיס לרשתות קלות שצריכות וקטור ייצוג לתמונה בלי להעמיס על הזיכרון של המערכת.
איפה זה נופל
הגודל הזעיר גובה מחיר ישיר בדיוק. רשת של 2.5 מיליון פרמטרים לא תזהה דקויות שרשתות גדולות רואות בקלות, והיא מוגבלת מראש לרזולוציית קלט של 224 על 224 פיקסלים. אם האובייקט בתמונה קטן או מטושטש, הוא ילך לאיבוד. בנוסף, המודל אומן רק על אלף המחלקות של ImageNet, כך שאם אתם צריכים זיהוי של פריטים ייעודיים, תצטרכו לאמן אותו מחדש על הדאטה שלכם.
שאלות
נפוצות
האם צריך כרטיס מסך כדי להריץ אותו בפרודקשן?
ממש לא. עם עשירית GMAC בלבד, המודל הזה תוכנן במקור לעבוד על מעבדים פשוטים של מכשירי קצה. כרטיס מסך יהיה מיותר לחלוטין אלא אם אתם מעבדים אלפי תמונות בשנייה באותו שרת.
האם הוא מזהה טקסט או מייצר תיאור לתמונה?
לא, הוא מוגבל אך ורק לסיווג קטגוריות מתוך רשימת המחלקות של ImageNet-1k, או להוצאת וקטור מאפיינים. הוא לא מודל שפה, אין לו ממשק צ'אט והוא לא מסוגל להבין הנחיות טקסטואליות.
איך מריצים
טוענים אותו ישירות דרך ספריית timm בפייתון בשלוש שורות קוד, ומריצים על תמונה אחרי התאמת גודל ונרמול. הקבצים שוקלים פחות מ־20 מגה-בייט, כך שאין צורך בשום חומרה מיוחדת, והוא רץ בקלות על מעבד רגיל, טלפון נייד או מחשב לוח פשוט בלי להרגיש מאמץ.
אין שום הצדקה לשלם לספק ענן חיצוני על קריאות API עבור מודל כזה. שווה להחזיק אותו מקומית בתהליך שלכם, כי העלות החישובית שלו זניחה והתקשורת ברשת רק תאט את הביצועים.
pip install -U huggingface_hub hf download timm/mobilenetv3_small_100.lamb_in1k
הקבצים
5 קבצים במאגר, 19.6 MB סך הכול. הקישורים מובילים ישירות ל־Hugging Face.
הרישיון
הרישיון הוא Apache 2.0, מה שאומר שמותר להשתמש בו לצרכים מסחריים, לשנות אותו ולשלב אותו במוצרים סגורים בלי לשלם תמלוגים. התנאי העיקרי הוא שמירה על הצהרת זכויות היוצרים ועותק של הרישיון המקורי בקוד או בהפצה של המוצר.
- שימוש מסחרי
- שינוי הקוד
- הפצה מחדש
- שימוש בפטנטים