创建一个名为 'checkpoints/EfficientVMamba/' 的文件夹,用于保存训练过程中的模型。如果该文件夹已经存在,则不会再次创建,否则会创建该文件夹。 设置训练模型的全局参数,包括学习率、批次大小、训练轮数、设备选择(是否使用 GPU)、是否使用混合精度、是否开启数据并行等。 注:建议使用GPU,CPU太慢了。 参数的详细...
完成上面的内容就可以开启训练和测试了。 接下来在EfficientVMamba实战:使用EfficientVMamba实现图像分类任务(二)中完成训练和测试。
if__name__=='__main__':#创建保存模型的文件夹 file_dir='checkpoints/EfficientVMamba/'ifos.path.exists(file_dir):print('true')os.makedirs(file_dir,exist_ok=True)else:os.makedirs(file_dir)# 设置全局参数 model_lr=3e-4BATCH_SIZE=16EPOCHS=300DEVICE=torch.device('cuda:0'iftorch.cuda.is...
作者研究了轻量级模型设计的新方法,通过引入视觉状态空间模型(SSM)以提高效率和性能。提出了一种名为EcientVMamba的高效模型变体,结合选择性扫描和有效跳跃采样,同时利用全局和局部表示特征。EcientVMamba在多种视觉任务中取得了具有竞争力的结果,并降低了计算复杂度。文章还探讨了SSMs在视觉任务中的应用,并指出现有轻...
使用EfficientVMamba实现图像分类任务 transformer做图像分类,号外号外:awesome-vit上新啦,欢迎大家StarStarStar~https://github.com/open-mmlab/awesome-vitgithub.com/open-mmlab/awesome-vitVisionTransformer必读系列之图像分类综述(一):概述VisionTransformer必读
论文:https://arxiv.org/pdf/2401.09417v1.pdf 作者研究了轻量级模型设计的新方法,通过引入视觉状态空间模型(SSM)以提高效率和性能。提出了一种名为EcientVMamba的高效模型变体,结合选择性扫描和有效跳跃采样,同时利用全局和局部表示特征。EcientVMamba在多种视觉任务中取得了具有竞争力的结果,并降低了计算复杂度。
git clone https://github.com/TerryPei/EfficientVMamba.git cd EfficientVMamba step2:Environment Setup: The install VMamba recommends setting up a conda environment and installing dependencies via pip. Use the following commands to set up your environment:...
总体结论:EfficientViM提出了一种新颖的基于Mamba的轻量级视觉架构,通过HSM-SSD层有效捕获全局依赖关系,同时显著降低了计算成本。该架构在保持模型泛化能力的同时,通过多阶段隐藏状态融合进一步增强了模型的表示能力。 三、创新方法 1 图4.(左)Efficient...
git clone https://github.com/TerryPei/EfficientVMamba.git cd EfficientVMamba step2:Environment Setup: The install VMamba recommends setting up a conda environment and installing dependencies via pip. Use the following commands to set up your environment:...
本文使用EcientVMamba模型实现图像分类任务,模型选择最小的EcientVMamba_T,在植物幼苗分类任务ACC达到了93%+,达到了ViM的水平。。 通过这篇文章能让你学到: 如何使用数据增强,包括transforms的增强、CutOut、MixUp、CutMix等增强手段? 如何实现EfficientVMamba模型实现训练?