随机变化原图,使用双线插值的模式,随机将原图放大到[0.5,2]倍的大小 模型训练默认的输入大小为480x480图片,数据集中的有些图片随机变化后无法满足要求,所以要进行填充,这里要注意image填充0也就是背景,mask填充255(后续计算损失时可以忽略掉像素值为255的像素,就不会产生影响了) 随机剪切处480x480大小的图片 随机进...
构建EfficientNet 模型: python复制代码 base_model = EfficientNetB0(include_top=False, input_shape=(32, 32, 3), weights=None) model = Sequential([ base_model, GlobalAveragePooling2D(), Dense(10, activation='softmax') ]) 构建EfficientNetB0 模型,不包含顶部的分类层,使用 全局平均池化层 和全连接...
测试集数量(正常类别:90个,内圈故障:90个,外圈故障:90个,滚动体故障:90个) 模型:EfficientNetB0(利用imagenet训练好的参数,冻结高层,只将分类器的参数利用训练集微调,利用整个模型对测试集识别) 2.代码文件夹解释: 第一级目录(采用的是CWRU数据集,CWRU有4种负载数据集): 3. 0HP、1HP、2HP与3HP文件夹内容...
步骤三:创建模型 然后,我们需要创建EfficientNet-B0模型并修改最后一层,以适应二分类任务。 # 创建EfficientNet-B0模型model=models.efficientnet_b0(pretrained=True)# 修改最后一层num_features=model._fc.in_features model._fc=nn.Linear(num_features,2)# 二分类任务,输出维度为2 1. 2. 3. 4. 5. 6. 步...
EfficientNet-B0网络模型细节(代码) 整体模型中的特征提取过程主要由stem,blocks和head构成,最后将获得的feature map用全连接层做类型判别。 EfficientNet((_conv_stem):Conv2dStaticSamePadding(3,32,kernel_size=(3,3),stride=(2,2),bias=False(static_padding):ZeroPad2d(padding=(0,1,0,1),value=0.0))(...
首先,任何网络都以它为主干,在此之后,所有对架构的实验都以它为开始,这在所有8个模型和最后的层中都是一样的。 之后,每个主干包含7个block。这些block还有不同数量的子block,这些子block的数量随着EfficientNetB0到EfficientNetB7而增加。要可视化模型层,代码如下: ...
首先,任何网络都以它为主干,在此之后,所有对架构的实验都以它为开始,这在所有8个模型和最后的层中都是一样的。 之后,每个主干包含7个block。这些block还有不同数量的子block,这些子block的数量随着EfficientNetB0到EfficientNetB7而增加。要可视化模型层,代码如下: ...
代码语言:javascript 复制 1from efficientnet_pytorchimportEfficientNet 2model=EfficientNet.from_name(‘efficientnet-b0’) 加载预训练模型 代码语言:javascript 复制 1from efficientnet_pytorchimportEfficientNet 2model=EfficientNet.from_pretrained(‘efficientnet-b0’) ...
此时展示的是EfficientNet-B0也就是EfficientNet的baseline的结构: image.png 其中每个Block的的参数如下: DEFAULT_BLOCKS_ARGS=[{'kernel_size':3,'repeats':1,'filters_in':32,'filters_out':16,'expand_ratio':1,'id_skip':True,'strides':1,'se_ratio':0.25},{'kernel_size':3,'repeats':2,'filter...