mmpretrain/configs/levit/deploy/levit-384_8xb256_in1k.py

_base_ = '../levit-384_8xb256_in1k.py'

model = dict(backbone=dict(deploy=True), head=dict(deploy=True))
[Feature] Support LeViT backbone. (#1238) * 网络搭建完成、能正常推理 * 网络搭建完成、能正常推理 * 网络搭建完成、能正常推理 * 添加了模型转换未验证，配置文件但有无法运行 * 模型转换、结构验证完成，可以推理出正确答案 * 推理精度与原论文一致已完成转化 * 三个方法改为class 暂存 * 完成推理精度对齐误差0.04 * 暂时使用的levit2mmcls * 训练跑通，训练相关参数未对齐 * '训练相关参数对齐'参数' * '修复训练时验证导致模型结构改变无法复原问题' * '修复训练时验证导致模型结构改变无法复原问题' * '添加mixup和labelsmooth' * '配置文件补齐' * 添加模型转换 * 添加meta文件 * 添加meta文件 * 删除demo.py测试文件 * 添加模型README文件 * docs文件回滚 * model-index删除末行空格 * 更新模型metafile * 更新metafile * 更新metafile * 更新README和metafile * 更新模型README * 更新模型metafile * Delete the model class and get_LeViT_model methods in the mmcls.models.backone.levit file * Change the class name to Google Code Style * use arch to provide default architectures * use nn.Conv2d * mmcv.cnn.fuse_conv_bn * modify some details * remove down_ops from the architectures. * remove init_weight function * Modify ambiguous variable names * Change the drop_path in config to drop_path_rate * Add unit test * remove train function * add unit test * modify nn.norm1d to build_norm_layer * update metafile and readme * Update configs and LeViT implementations. * Update README. * Add docstring and update unit tests. * Revert irrelative modification. * Fix unit tests * minor fix Co-authored-by: mzr1996 <mzr1996@163.com> 2023-01-17 17:43:42 +08:00			`_base_ = '../levit-384_8xb256_in1k.py'`

			`model = dict(backbone=dict(deploy=True), head=dict(deploy=True))`