Skip to content
体验新版
项目
组织
正在加载...
登录
切换导航
打开侧边栏
stoneliu1981
pytorch-image-models
提交
e42503e1
P
pytorch-image-models
项目概览
stoneliu1981
/
pytorch-image-models
与 Fork 源项目一致
从无法访问的项目Fork
通知
7
Star
0
Fork
0
代码
文件
提交
分支
Tags
贡献者
分支图
Diff
Issue
0
列表
看板
标记
里程碑
合并请求
0
DevOps
流水线
流水线任务
计划
Wiki
0
Wiki
分析
仓库
DevOps
项目成员
Pages
P
pytorch-image-models
项目概览
项目概览
详情
发布
仓库
仓库
文件
提交
分支
标签
贡献者
分支图
比较
Issue
0
Issue
0
列表
看板
标记
里程碑
合并请求
0
合并请求
0
Pages
DevOps
DevOps
流水线
流水线任务
计划
分析
分析
仓库分析
DevOps
Wiki
0
Wiki
成员
成员
收起侧边栏
关闭侧边栏
动态
分支图
创建新Issue
流水线任务
提交
Issue看板
前往新版Gitcode,体验更适合开发者的 AI 搜索 >>
提交
e42503e1
编写于
1月 12, 2020
作者:
R
Ross Wightman
浏览文件
操作
浏览文件
下载
电子邮件补丁
差异文件
Update sotabench
上级
2f41905b
变更
1
隐藏空白更改
内联
并排
Showing
1 changed file
with
6 addition
and
1 deletion
+6
-1
sotabench.py
sotabench.py
+6
-1
未找到文件。
sotabench.py
浏览文件 @
e42503e1
...
...
@@ -93,7 +93,10 @@ model_list = [
_entry
(
'resnet26d'
,
'ResNet-26-D'
,
'1812.01187'
,
model_desc
=
'Block cfg of ResNet-34 w/ Bottleneck, deep stem, and avg-pool in downsample layers.'
),
_entry
(
'resnet34'
,
'ResNet-34'
,
'1812.01187'
),
_entry
(
'resnet50'
,
'ResNet-50'
,
'1812.01187'
),
_entry
(
'resnet50'
,
'ResNet-50'
,
'1812.01187'
,
model_desc
=
'Trained with AugMix + JSD loss'
),
_entry
(
'resnet50'
,
'ResNet-50 (288x288 Mean-Max Pooling)'
,
'1812.01187'
,
ttp
=
True
,
args
=
dict
(
img_size
=
288
),
model_desc
=
'Trained with AugMix + JSD loss'
),
_entry
(
'resnext50_32x4d'
,
'ResNeXt-50 32x4d'
,
'1812.01187'
),
_entry
(
'resnext50d_32x4d'
,
'ResNeXt-50-D 32x4d'
,
'1812.01187'
,
model_desc
=
"'D' variant (3x3 deep stem w/ avg-pool downscale). Trained with "
...
...
@@ -107,6 +110,8 @@ model_list = [
model_desc
=
'Block cfg of SE-ResNeXt-34 w/ Bottleneck, deep stem, and avg-pool in downsample layers.'
),
_entry
(
'seresnext26t_32x4d'
,
'SE-ResNeXt-26-T 32x4d'
,
'1812.01187'
,
model_desc
=
'Block cfg of SE-ResNeXt-34 w/ Bottleneck, deep tiered stem, and avg-pool in downsample layers.'
),
_entry
(
'seresnext26tn_32x4d'
,
'SE-ResNeXt-26-TN 32x4d'
,
'1812.01187'
,
model_desc
=
'Block cfg of SE-ResNeXt-34 w/ Bottleneck, deep tiered narrow stem, and avg-pool in downsample layers.'
),
_entry
(
'spnasnet_100'
,
'Single-Path NAS'
,
'1904.02877'
,
model_desc
=
'Trained in PyTorch with SGD, cosine LR decay'
),
_entry
(
'tf_efficientnet_b0'
,
'EfficientNet-B0 (AutoAugment)'
,
'1905.11946'
,
...
...
编辑
预览
Markdown
is supported
0%
请重试
或
添加新附件
.
添加附件
取消
You are about to add
0
people
to the discussion. Proceed with caution.
先完成此消息的编辑!
取消
想要评论请
注册
或
登录