NFNet Pytorch：高效图像识别的开源项目

NFNet Pytorch：高效图像识别的开源项目

nfnets_pytorch Pre-trained NFNets with 99% of the accuracy of the official paper "High-Performance Large-Scale Image Recognition Without Normalization". 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/nf/nfnets_pytorch

NFNet Pytorch 是一个基于 PyTorch 的开源项目，致力于实现高效、大规模的图像识别。该项目由 benjs 维护，主要使用 Python 编程语言。

项目基础介绍

该项目实现了 NFNet 模型，这是一种无需归一化的高效图像识别模型。NFNet 在 ImageNet 数据集上取得了优异的准确率，其小型模型在准确度上与 EfficientNet-B7 相当，但训练速度提高了 8.7 倍。此外，大型模型在 ImageNet 数据集上设置了新的 SOTA（state-of-the-art）top-1 准确率。

核心功能

1. 预训练模型：项目提供了 F0-F6 共 7 种规模的预训练模型，用户可以直接下载并使用。
2. 自定义模型构建：用户可以通过替换原有的 nn.Conv2d 和 nn.ReLU 层，使用项目提供的 WSConv2D 和 VPReLU/VPGELU 层，来构建自己的模型。
3. 优化器改进：项目提供了 SGD_AGC 优化器，该优化器支持自适应梯度裁剪，有助于提高模型训练的稳定性和效率。

最近更新的功能

1. 预训练模型准确性提升：项目更新了预训练模型，使其在 ImageNet 数据集上的准确率达到了官方论文的 99%。
2. 优化了代码结构：项目在代码结构和文档方面进行了优化，提高了代码的可读性和易用性。
3. 增加了模型训练的配置选项：用户可以在 default_config.yaml 文件中调整参数，以适应不同的训练需求。

本项目持续更新中，期待更多的功能改进和优化。欢迎感兴趣的开发者参与贡献和讨论！

nfnets_pytorch Pre-trained NFNets with 99% of the accuracy of the official paper "High-Performance Large-Scale Image Recognition Without Normalization". 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/nf/nfnets_pytorch