ResNeXt WSL：8亿参数，用ImageNet做微调，pytorch一行代码调用ResNeXt WSL。

淡淡的烟草味﹌ 2024-04-20 08:42 33阅读 0赞

> ResNeXt WSL，有超过8亿个参数，用Instagram上面的9.4亿张图做了 (弱监督预训练) ，用ImageNet做了微调。

**名词解释：WSL是弱监督学习**

**4种模型的名称、参数、准确率：**  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM4NDEwNDI4_size_16_color_FFFFFF_t_70]  
**ResNext-101 32x48d型号在ImageNet上实现了85.4%的最新精度。**

#### 一行代码可调用 ####

现在，四个预训练模型都已经开源。加载只需：

import torch
    model = torch.hub.load('facebookresearch/WSL-Images', 'resnext101_32x8d_wsl')
    # or
    # model = torch.hub.load('facebookresearch/WSL-Images', 'resnext101_32x16d_wsl')
    # or
    # model = torch.hub.load('facebookresearch/WSL-Images', 'resnext101_32x32d_wsl')
    # or
    #model = torch.hub.load('facebookresearch/WSL-Images', 'resnext101_32x48d_wsl')
    model.eval()

对torch.hub不懂得可以参考这篇博客：[PyTorch Hub发布！一行代码调用所有模型：torch.hub][PyTorch Hub_torch.hub]

[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM4NDEwNDI4_size_16_color_FFFFFF_t_70]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/04/18/f7bf3282130843a0834ad5a37688865f.png
[PyTorch Hub_torch.hub]: https://blog.csdn.net/qq_38410428/article/details/101062287

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