A PyTorch implementation of " EfficientNet: Rethinking Model Scaling for Convolutional Neural Networks." - zsef123/EfficientNets-PyTorch
个样本,用于评估提出的HSViT的性能,包括CIFAR-10,CIFAR-100,Fashion-MNIST,Tiny-ImageNet 和Food-10。对于不支持小输入尺寸的某些模型,图像大小被上采样以确保适当训练。表2详细说明了数据集的规格。 训练细节:所提出的模型在PyTorch框架上实现。采用AdamW作为优化器,默认学习率为0.001,权重衰减为0.01。通过余弦退火方...
pytorch和keras默认加载方式是ImageNet数据集格式,格式是 ├─data │ ├─val │ │ ├─Black-grass │ │ ├─Charlock │ │ ├─Cleavers │ │ ├─Common Chickweed │ │ ├─Common wheat │ │ ├─Fat Hen │ │ ├─Loose Silky-bent │ │ ├─Maize │ │ ├─Scentless Mayweed │ │...
参考链接:https://andlukyane.com/blog/paper-review-resnetsr 机器学习/深度学习算法/自然语言处理交流群 已建立机器学习算-自然语言处理微信交流群!想要进交流群进行学习的同学,可以直接加我的微信号:HIT_NLP。加的时候备注一下:知乎+学校+昵称 (不加备注不会接受同意,望谅解),想进pytorch群,备注知乎+学校+昵...
Official PyTorch implementation of Superpoint Transformer introduced in [ICCV'23] "Efficient 3D Semantic Segmentation with Superpoint Transformer" and SuperCluster introduced in [3DV'24 Oral] "Scalable 3D Panoptic Segmentation As Superpoint Graph Clustering" fast lightweight deep-learning efficient point-clou...
深度学习论文: ECA-Net: Efficient Channel Attention for Deep Convolutional Neural Networks及其PyTorch实现 PyTorch: https:///shanglianlm0525/PyTorch-Networks 1 概述 作者通过比对试验分别比较了降维和通道信息交流对SE Block的影响,分别得出两个结论,不降维的SE具有更好性能,通道信息交流...
我们通过PyTorch 1.12 [62]和Timm库[79]实现模型,并使用16个NVIDIA A100 GPU来训练我们的模型。我们通过在ImageNet-1K [19]上训练300和450个周期从零开始训练模型,使用AdamW [55]优化器。学习率设置为每1024批大小,余弦衰减。我们使用标准图像分辨率,即,进行训练和测试。类似于DeiT [72],我们使用RegNetY-16GF ...
ImageNet上与广泛使用的基于cnn的模型相比,EfficientFormer在准确率和延迟之间实现了更好的权衡。 传统的vit在延迟方面仍然表现不佳。EfficientFormer-L3的top-1准确率比PoolFormer-S36高1%,在Nvidia A100 GPU上快3倍,在iPhone NPU上快2.2倍,在iPhone CPU上快6.8倍。
HaloNet - Pytorch Implementation of the Attention layer from the paper,Scaling Local Self-Attention For Parameter Efficient Visual Backbones. This repository will only house the attention layer and not much more. Install $ pip install halonet-pytorch ...
The computer’s CPU is Intel Core i7, GPU is GTX1080Ti, RAM is 11 GB, OS is Windows 10, and the network is trained, verified, and tested on the PyTorch deep learning framework. This framework can use GPU acceleration to save training time. The software used for training and testing ...