pytorch-image-models

huggingface pytorch-image-models

核心内容总结：

项目功能：
PyTorch Image Models（timm）是一个提供大量图像模型（如ResNet、EfficientNet、Vision Transformer等）的库，支持训练、验证、推理，适配多种任务（分类、检测、分割等），并包含丰富的预训练权重。

使用方法：

• 提供参考训练/验证/推理脚本，支持单机多GPU、分布式训练等模式。
• 可通过文档（timm官方文档）快速上手，适配自定义数据集。
• 模型可直接加载预训练权重，支持通道数转换（如3→1通道输入）。

主要特性：

1. 模型丰富：涵盖经典模型（ResNet、EfficientNet）、Transformer架构（ViT、Twins）、优化版本（如RegNet、Swin Transformer）及注意力模块（SE、CBAM、ECA等）。
2. 训练工具：包含动态全局池、测试时池（Test Time Pool）、自适应梯度裁剪、多种学习率调度器（Cosine、SGDR等）。
3. 扩展性强：支持自定义模型结构（如空间到深度层、通道/空间注意力模块），适配多种输入尺寸和任务需求。
4. 资源支持：提供预训练权重（基于ImageNet及部分专有数据集）、训练脚本、文档及社区资源（如Detectron2、Albumentations等）。

注意事项：

• 预训练权重基于ImageNet（非商业用途），部分模型（如Facebook WSL）需遵守CC-BY-NC许可。
• 代码采用Apache 2.0许可，部分第三方组件需遵守兼容许可（MIT/BSD）。