本文介绍了在PyTorch中实现EfficientDet的方法和实践经验。EfficientDet作为一种高效的目标检测模型,在保持高准确率的同时,还具有较低的计算复杂度和内存消耗。通过合理的模型定义、数据预处理、训练过程和优化手段,可以在PyTorch中成功实现EfficientDet,并将其应用于实际任务中。希望本文能对读者有所帮助,更好地理解和应用Ef...
易用性:PyTorch是一个广泛使用的深度学习框架,具有丰富的工具和生态系统,使得EfficientDet的使用更加方便。 灵活性:PyTorch具有动态计算图的优势,使得研究人员可以更加灵活地进行实验和调试。然而,PyTorch版本的EfficientDet也存在一些挑战: 显存消耗:由于EfficientDet模型较大,显存消耗也相应较大,需要高性能的GPU进行训练和推断。
目录 前言 一、研究背景 二、新型Neck结构:BiFPN 三、EfficientDet的网络结构 四、PyTorch实现model 前言 论文地址: https://arxiv.org/abs/1911.09070. PyTorch实现: https://github.com/zylo117/Yet-Another-EfficientDet-Pytorch. 贡献: 提出一种全新的特征融合方法:... 查看原文 目标检测之EfficientDet /tree/...
主干网络采用的是 EfficientNet 网络,BiFPN 是基于其 3~7 层的特征图进行的,融合后的特征喂给一个分类网络和 box 网络,分类与 box 网络在所有特征级上权重是共享的。 PyTorch实现EfficientDet结构: class EfficientDet(nn.Module):def __init__(self,num_classes,network='efficientdet-d0',D_bifpn=3,W_bifpn=...
efficientdet-pytorch训练自己的数据集 目录 性能情况 所需环境 文件下载 注意事项 预测步骤 训练步骤 评估步骤 性能情况 所需环境 torch==1.2.0 项目代码 获取方式: 关注微信公众号 datayx 然后回复 eff 即可获取。 文件下载 训练所需的pth可以在百度网盘下载。 包括Efficientdet-d0到d7所有权重。 链接: https:/...
EfficientDet, 谷歌大脑, 目标检测, Pytorch实现, SOTA水平 一、EfficientDet模型概述 1.1 EfficientDet的诞生背景与意义 去年11月,当谷歌大脑团队宣布他们最新的研究成果——EfficientDet时,整个机器学习界为之振奋。这款新型目标检测器不仅在准确率上达到了前所未有的高度,更重要的是,它在模型效率方面实现了质的飞跃,一...
实现pytorch版efficientdet的全过程 一、安装环境 # install requirements pip install pycocotools numpy opencv-python tqdm tensorboard tensorboardX pyyaml pip install torch==1.4.0pip install torchvision==0.5.0 二、下载pytorch版efficientdet源码 git clone https://github.com/zylo117/Yet-Another-EfficientDet-...
EfficientDet 详解(pytorch) 这个名字不太冷 来自专栏 · Efficient-net&&det 类EfficientDet()定义模型 输入图像input=img, size=(N, 3, H, W), 1.0特征提取: 首先经过基干网络Backbone-EfficientNet-B0~B7处理,提取基础特征 将基础特征的最后五层送入颈部网络Neck-BIFPN,进行多尺度的特征融合,获得最终特征 def...
EfficientDet 难复现,复现即趟坑。在此Github项目中,开发者 zylo117 开源了 PyTorch 版本的 EfficientDet,速度比原版高 20 余倍。如今,该项目已经登上 Github Trending 热榜。 去年11 月份,谷歌大脑提出兼顾准确率和模型效率的新型目标检测器 EfficientDet,实现了新的 SOTA 结果。前不久,该团队开源了 EfficientDet 的...
本文介绍Pytorch官方提供的最简单的基于web服务的部署方法--使用Flask部署一个PyTorch模型,并公开一个REST API来进行模型推断。然而这一方法不适用于高性能的需求。官方表示要求高性能时,可以使用TorchScript来将pytorch模型用C++来调用。 这里使用EfficientDet作为实例来演示。 依赖:Pytorch, Flask, requests, Yet-Another...