一个是采用的激活函数不一样(EfficientNet的MBConv中使用的都是Swish激活函数),另一个是在每个MBConv中都加入了SE(Squeeze-and-Excitation)模块。下图是引用参考资料的MBConv结构。 如图所示,MBConv结构主要由一个1x1的普通卷积(升维作用,包含BN和Swish),一个kxk的Depthwise Conv卷积(包含BN和Swish)k的具体值可看Efficie...
EfficientNet系列模型在EfficientNet-B7版本之前主要是通过调整缩放参数,增大网络规模来提升精度。在EfficientNet-B7版本之后主要是通过改进训练方式和增大网络规模2种方法并行来提升模型精度。主要的训练方法如下: 随机数据增强:又叫Randaugment,是一种更高效的数据增强方法。该方法EfficientNet-B7版本中使用。 用对抗样本训练模...
4.EfficientNet网络架构 由于模型缩放不会改变基线网络中的层操作符 \hat F_{i} ,因此拥有一个良好的基线网络也是至关重要的。我们将使用现有的ConvNets来评估我们的缩放方法,但为了更好地证明我们的缩放方法的有效性,我们还开发了一个新的移动尺寸基线,称为EfficientNet。 受(Tan et al.,2019)的启发,我们通过利...
首先检查有没有安装EfficientNet的库,如果没有安装则执行pip installefficientnet_pytorch安装EfficientNet库,安装后再导入。 importtorch.optimasoptim importtorch importtorch.nnasnn importtorch.nn.parallel importtorch.optim importtorch.utils.data importtorch.utils.data.distributed importtorchvision.transformsastransforms...
下面是 EfficientNet 模块的简单实现: importtensorflowastfclassEfficientNetBlock(tf.keras.Model):def__init__(self,input_channels,output_channels,strides=1):super(EfficientNetBlock,self).__init__()self.depthwise_conv=tf.keras.layers.DepthwiseConv2D(kernel_size=3,strides=strides,padding='same')self.po...
EfficientNet V2是2021年4月份发布的,下图是论文中给出的性能参数。可以看到,EfficientNet V2网络不仅Accuracy达到了当前的SOTA水平,而且训练速度更快参数量更少。EfficientNet V1中存在的问题作者系统性的研究了EfficientNet的训练过程,并总结出了三个问题:训练图像的尺寸很大时,训练速度非常慢。 在网络浅层中使用...
简介:EfficientNet、ShuffleNet、NFNet…你都掌握了吗?一文总结图像分类必备经典模型(三) ShuffleNet ShuffleNet 是旷视科技最近提出的一种计算高效的 CNN 模型,发表在 CVPR 2018,其和 MobileNet 一样主要是想应用在移动端。ShuffleNet 的目标也是通过模型结构设计、利用有限的计算资源来达到最好的模型精度,这需要很好地在...
EfficientNet详解:当前最强网络 简介 EfficientNet源自Google Brain的论文EfficientNet: Rethinking Model Scaling for Convolutional Neural Networks. 从标题也可以看出,这篇论文最主要的创新点是Model Scaling. 论文提出了compound scaling,混合缩放,把网络缩放的三种方式:深度、宽度、分辨率,组合起来按照一定规则缩放,从而提高...
EfficientNet-B0架构。(x2表示括号内的模块重复两次) EfficientNet-B1 EfficientNet-B1的结构 EfficientNet-B2 它的架构与上面的模型相同,唯一的区别是特征图(通道)的数量不同,增加了参数的数量。 EfficientNet-B3 EfficientNet-B3的结构 EfficientNet-B4 EfficientNet-B4的结构 ...
1、pytorch版本网址:https://github.com/lukemelas/EfficientNet-PyTorch 2、pip install efficientnet_pytorch 二、特征提取网络修改 1、修改EfficientNet原始代码model.py中extract_features函数如下图: 新增红框中pool层,修改特征输出维度,重新训练,训练log如下: ...