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...
也就是说,在训练超网的某一条路径时,使用元网络(meta-network)从组中选出一条性能较好的子网对其进行网络蒸馏(distillation),从而提升超网的收敛程度与性能。采用这种方式选出的网络在 ImageNet 上的分类准确率达到了80.0%, 超越了现有的 EfficientNet-B0/B1 和 MobileNetV3。该论文已被 NeurIPS 2020 接收。 基于...
https://http://github.com/tensorflow/tpu/tree/master/models/official/efficientnet 2. 模型 2.1 Compound Scaling φ 是复合缩放系数,通过这一个系数对网络宽度、深度和分辨率进行统一的均匀缩放 α,β, γ是通过小网格搜索确定的常数,分别指定如何将这些额外的资源分配给网络宽度,深度和分辨率。 FLOPS ∝ (α·...
5.3 Transfer Learning Results for EfficientNet 六、Discussion 七、Conclusion 摘要 ConvNets通常在固定的资源预算下开发,如果有更多的资源,扩大规模以获得更好的精度,在本文中系统地研究了模型缩放,并确定仔细平衡网络深度,宽度和分辨率可以带来更好的性能,基于这一观察结果,提出一种新的缩放方法,该方法使用一个简单而...
1. EfficientNet系列模型的主要结构 EfficientNet系列模型的主要结构要从该模型的构建方法说起。该模型的构建方法主要包括以下2个步骤: (1)使用强化学习算法实现的MnasNet模型生成基线模型EfficientNet-B0。 (2)采用复合缩放的方法,在预先设定的内存和计算量大小的限制条件下,对EfficientNet-B0模型的深度、宽度(特征图的通...
EfficientNetV2在早期层中广泛使用了MBConv和新添加的融合MBConv。 EfficientNetV2更喜欢MBConv的较小扩展比,因为较小的扩展比往往具有较小的内存访问开销。 EfficientNetV2更喜欢更小的3x3内核大小,但它增加了更多的层来补偿更小的内核大小导致的感受野减少。 EfficientNetV2完全删除了原始EfficientNet中的最后一个阶段-1,这...
EfficientNet 解析:卷积神经网络模型尺度变换的反思 自AlexNet 赢得 2012 年 ImageNet 的竞赛以来,CNN(卷积神经网络的缩写)已成为深度学习中各种任务(尤其是计算机视觉)的实用算法。从2012年至今,研究人员一直在试验并试图提出更好的架构,以提高模型对不同任务的准确性。今天,我们将深入探讨最新的研究论文"高效网络(...
就算如此,这也有三个参数要调整,搜索空间也是非常的大,因此EfficientNet的设想是一个卷积网络所有的卷积层必须通过相同的比例常数进行统一扩展,这句话的意思是,三个参数乘上常熟倍率。所以个一个模型的扩展问题,就用数学语言描述为: 其中,d、w和r分别表示网络深度、宽度和分辨率的倍率。这个算式表现为在给定计算内存...
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...
高效性:相较于其他网络架构,EfficientNet 在给定参数量和计算量的情况下,提供了更高的准确性。 灵活性:通过复合缩放,用户可以根据硬件条件自由调整网络的规模。 易于迁移:EfficientNet 可以方便地用于迁移学习,适用于多种应用场景。 开发与实验 在实际应用中,构建和训练 EfficientNet 模型可以通过一些深度学习框架进行。以...