resnet50.a1_in1k
קוד פתוחtimmapache-2.02023-04-05
גרסה מאומנת מחדש של רשת הראייה הקלאסית, שמחלצת ביצועים חדים יותר בלי לשנות את הארכיטקטורה המקורית. אם אתם צריכים סיווג תמונות יציב ומהיר מאוד, זו נקודת פתיחה טובה.
- 26Mפרמטרים
- 196 MBמשקל הקבצים
- 1,921,203הורדות בחודש
- 43לייקים
מה זה
מדובר בארכיטקטורת ResNet50 הוותיקה עם שכבת קונבולוציה של 7x7 וחיבורי קיצור, אך עם מתכון אימון מודרני מתוך המאמר ResNet Strikes Back. האימון בוצע על ImageNet-1k באמצעות אופטימייזר מסוג LAMB, פונקציית הפסד BCE ולוח זמנים של Cosine עם חימום.
בגודל תמונה של 288x288, הגרסה הזו מגיעה לדיוק top-1 של 81.22 אחוזים וקצב של 2,089 תמונות בשנייה. אם מזינים תמונות בגודל 224x224, הדיוק יורד מעט ל־80.38 אחוזים, אבל הקצב קופץ ל־3,461 תמונות בשנייה, מה שהופך אותה למהירה יותר מרוב הדגמים בעלי מבנה דומה.
מתאים ל
- סיווג תמונות מהיר
הוא מעבד מעל 3,400 תמונות בשנייה ברזולוציה בסיסית, מה שמתאים לסינון ראשוני בצינורות עיבוד כבדים.
- חילוץ וקטורים ומאפיינים
הקריאה features_only שולפת מפות מאפיינים בחמישה גדלים שונים, מעולה כבסיס לרשתות זיהוי מורכבות יותר.
- מערכות קצה מוגבלות במשאבים
בזכות משקל של פחות מ־200 מגה־בייט, הוא רץ בקלות גם על מעבדים מקומיים ללא כרטיס מסך ייעודי.
איפה זה נופל
המודל אומן על ImageNet בלבד, ולכן הוא מוגבל לזיהוי אלף המחלקות הספציפיות שעליהן גדל. אם אתם מחפשים להבין טקסט מתוך תמונה או לזהות עצמים שלא מופיעים בסט הנתונים המקורי, הוא ייכשל. כדי להגיע לדיוק המרבי שלו חייבים לעבוד ברזולוציה של 288x288, מה שדורש חישוב כבד יותר לעומת הסטנדרט הרגיל של 224x224.
שאלות
נפוצות
מה ההבדל בין הרצה ב־224 לבין 288?
הרצה ב־288 על 288 מעלה את הדיוק ל־81.22 אחוזים אך מורידה את הקצב לכ־2,089 תמונות בשנייה. ברזולוציית 224 הקצב מגיע ל־3,461 תמונות בשנייה, אך הדיוק נשחק ל־80.38 אחוזים.
האם אפשר להשתמש במודל למוצר מסחרי בישראל?
כן, רישיון apache-2.0 מאפשר שימוש מסחרי מלא ללא תמלוגים. נדרש רק לכלול את עותק הרישיון המקורי בהפצה.
איך מריצים
טוענים ומריצים אותו ישירות בפייתון עם הספרייה timm וכמה שורות קוד שמטפלות גם בטרנספורמציות של התמונה. עם משקל של 196 מגה־בייט ו־25.6 מיליון פרמטרים, כל מעבד סביר מריץ אותו בלי להזיע, וכרטיס מסך בסיסי לחלוטין יספיק לעיבוד של מאות תמונות בשנייה.
אין שום סיבה לשלם על API חיצוני בשביל מודל כזה. העלות העצמית של אירוח שרת עם המודל הזה זניחה לעומת תשלום לפי קריאה לשירות ענן חיצוני.
pip install -U huggingface_hub hf download timm/resnet50.a1_in1k
הקבצים
5 קבצים במאגר, 196 MB סך הכול. הקישורים מובילים ישירות ל־Hugging Face.
הרישיון
הפרויקט מופץ תחת רישיון apache-2.0, שמאפשר שימוש מסחרי חופשי, שינוי של הקוד והפצה של המודל בתוך מוצר סגור. התנאי היחיד הוא שמירת הודעות זכויות היוצרים והרישיון המקורי בקבצים הרלוונטיים.
- שימוש מסחרי
- שינוי הקוד
- הפצה מחדש
- שימוש בפטנטים