\1. 骨干网络(Backbone: - EfficientNet-B0 使用了一个经过缩放的骨干网络,该骨干网络基于 MobileNetV2 的架构。MobileNetV2 是一种轻量级卷积神经网络,通常用于移动设备和嵌入式系统。它具有分离卷积、残差连接和批量归一化等特性。 \2. 深度和宽度参数: - EfficientNet-B0 的深度参数为 1.0,宽度参数为 1.0。这些...
其中,EfficientNet-B0是其最基础的版本,也是实际应用中经常使用的一个版本。本文将就EfficientNet-B0的结构进行详细介绍,包括网络的整体架构、各个模块的设计以及参数量等方面。 一、整体架构 EfficientNet-B0的整体架构基于卷积神经网络,在网络的输入端使用了卷积层和池化层,用于提取输入图像的特征。整个网络主要由多个重复...
不同网络的参数定义: params_dict={# Coefficients: width,depth,res,dropout'efficientnet-b0':(1.0,1.0,224,0.2),'efficientnet-b1':(1.0,1.1,240,0.2),'efficientnet-b2':(1.1,1.2,260,0.3),'efficientnet-b3':(1.2,1.4,300,0.3),'efficientnet-b4':(1.4,1.8,380,0.4),'efficientnet-b5':(1.6,2.2,...
在ImageNet图像分类任务中,EfficientNet-B0仅有4.0M的参数量,但是达到了较好的准确度。EfficientNet-B7则有约66M的参数量,但是其准确度已经达到了当前最先进的水平。 总的来说,EfficientNet排名较高的模型通常具有大量的参数,但这并不意味着网络需要进行更多的计算。相反,通过特殊的结构和方法,EfficientNet可以在保持较...
EfficientNet(B0-B7)参数 4.EfficientNet性能统计 EfficientNet-B7超过了现有最好的GPipe精度,但使用的参数少了8.4倍,推理速度快了6.1倍。与广泛使用的ResNet-50 相比,EfficientNet-B4在类似FLOPS的情况下,将top-1的准确率从76.3%提高到了83.0%(+6.7%)。在8个广泛使用的数据集中有5个具有最先进的精度,同时比现有...
EfficientNet-B7 网络参数量为 64 097 680,EfficientNet-B0 参数量为 4 049 564。B0 相比 B7参数量少了一个数量级,为了兼顾模型性能和准确率,本文采用 EfficientNet-B0 结构作为主干网络。EfficientNet 的最小搜索单元使用的是MBConv,MBConv 结构主要包括一个 1×1 的普通 卷积( 升维作用), 一个 k×k 的 Depth...
训练参数说明 名称默认值类型是否必填是否可修改描述 modelefficientnet_b0string是是模型名称。 batch-size32int是是每步训练的图片数量(单卡)。 lr0.001string是是训练的学习率策略。 drop0.2string是是dropout比率。 drop-connect0.2string是是dropconnet比率。
为控制准确率和计算量的超参数 搜索得到网络为EfficientNet-B0,结构如Table 1所示。由于使用相同的搜索方法,该结构与MnasNet类似,区别在于EfficientNet-B0的计算量大点,因为优化时目标计算量设计得较大。EfficientNet-B0的核心是mobile inverted bottleneck MBConv(MobileNet v2),添加了squeeze-and-excitation(SeNet)进...
第一步:首先将Φ固定为 1,假设至少有两倍以上的资源可用,通过公式(2)和公式(3)对α,β,γ进行网格搜索。特别的是,对于 EfficientNet-B0,在约束条件 下,α,β,γ分别为 1.2,1.1 和 1.15 时网络效果最好。 第二步:α,β,γ作为常数固定,然后通过公式(3)使用不同Φ对基线网络进行扩展,得到 EfficientNet-B1...
EfficientNet B0是一种高效的卷积神经网络模型,其输出是二维的。这是因为EfficientNet B0是一种用于图像分类任务的模型,其主要目标是对输入的图像进行分类,即将图像分为不同的类别...