经过实验,我们发现EfficientNet-B0的最佳值组合为:α = 1.2, β = 1.1, γ = 1.15,在 \alpha ·\beta ^{2} ·\gamma ^{2}\approx2 约束下。 步骤2:然后,我们将α、β、γ固定为常数,并使用公式3用不同的 \phi 放大基线网络,得到EfficientNet-B1到B7(详见表2)。 我们省略了集成模型和多裁剪模型(Hu...
实验验证:作者在论文中通过大量实验验证了这个假设,使用在基准模型上确定的α 、β 、γ ,他们成功地将 EfficientNet-B0 缩放到了 EfficientNet-B7,并在每个规模上都达到了优秀的性能。 5. 如何直观理解深度、宽度、分辨率和模型性能的关系? 深度与特征的抽象程度:增加深度有助于模型学习更高层次的特征。 宽度与特...
论文阅读:EfficientNet: Rethinking Model Scaling for Convolutional Neural Networks,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
对于EfficienDet 采用 EfficientNet-B0 到 B6 作为 backbone,而 neck 部分肯定是使用新提出了 BiFPN,而且对于 BiFPN 依然使用网格搜索得到一个最优的缩放因子,同样由 ϕϕ 来进行控制: Wbifpn=64⋅(1.35ϕ),Dbifpn=3+ϕWbifpn=64⋅(1.35ϕ),Dbifpn=3+ϕ WbifpnWbifpn 为通道数,并以 1.35 ...
因为模型缩放不会改变BaseLine模型的操作,因此拥有良好的BaseLine也很关键。论文除了用现有的CNN评估这个缩放方法,还利用MnasNet搜索了一个新的BaseLine模型来评估,称为EfficientNet-B0,结构如下: EfficientNet-B0 获得了BaseLine EfficientNet-B0后,通过下面两个步骤来进行模型缩放: ...
B0网络结构: φ = 1,α = 1.2; β =1.1; γ = 1.15 PyTorch代码: importmath importtorch importtorch.nnasnn classSwish(nn.Module): defforward(self,x): returnx*torch.sigmoid(x) defConvBNAct(in_channels,out_channels,kernel_size=3,stride=1,groups=1): ...
EfficientNet-B0 的结构如下图,主要用到了移动倒置瓶颈MBConv模块。然后作者就在这个模型上找到搜索 。 EfficientNet-b0 MBConv模块的结构: MBConv.png 虽然但是,EfficientNet可以说是目前state-of-art的网络了,效果还是很好的。 参考: EfficientNet论文 EfficientNet论文解读 ...
由于模型缩放不更改在基线网络中的图层的算子(卷积操作)Fi,所以有一个好的基线网络很重要。我们将使用现有的ConvNets来评估我们的缩放方法,但是为了更好地展示我们的缩放方法的有效性,我们还开发了一个新的移动级的基线网络,称为EfficientNet-B0。 受到本论文作者在cvpr2019另一篇论文的启发,开发了基线网络EfficientNet...
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模型参见论文EfficientNet:Rethinking Model Scalingfor Convolutional Neural Networks(TAN M,LE Q.2019),采用自动机器学习(AutoML)和神经网络搜索(Neural Architecture Search,NAS)得到基准模型EfficientNetV1-B0。EfficientNetV1-B0相当于在网络深度(wider)、宽度(deeper)和图像分辨率(resolution)三个维度上得到...