EfficientNet-B0的核心结构是和MNASNet以及MobileNet v2类似的mobile inverted bottleneck(MBConv),另外为了提升精度,作者向其中添加了SENet [3]中的squeeze-and-excitation结构。 在EfficientNet-B0的基础上,作者通过下面两部得到了EfficientNet-B0到B7: 固定\phi=1,基于公式(3)和(4),我们对\alpha, \beta, \gamma进...
其中深度参数通过与EfficientNet-B0中各阶段的模块重复次数相乘,得到更深层的网络架构;广度系数通过与EfficientNet-B0中各卷积操作输入的核个数相乘,得到表现能力更强的网络模型;输入分辨率参数控制的则是网络的输入图片的长宽大小。
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: !pip install tf-nightly-gpu import tensorflow as tf IMG_SHAPE = (224, 224, 3) model0 = tf.keras.applications.EfficientNetB0(input_shape=IMG_SHAPE, includ...
对于EfficientNet-B0这样的一个基线网络,如何使用复合扩展发对该网络进行扩展呢?这里主要是分两步走:还记得这个规划问题吗? (1)第一步,先将复合系数\phi固定为1,先假设有两倍以上的计算资源可以用,然后对\alpha, \beta, \gamma进行网络搜索。对于EfficientNet-B0网络,在约束条件为 \alpha \times \beta^2 \times...
2.2.2 EfficientNet - B0基线网络 通过多目标神经架构搜索开发了新的移动尺寸基线网络EfficientNet - B0。 其主要构建模块是移动倒置瓶颈MBConv,并添加了挤压与激励优化。网络结构在不同阶段具有不同的层数、输入分辨率和输出通道数,如起始阶段是一个Conv3x3层,输入分辨率为224x224,输出通道为32,后续阶段包括不同类型的...
对于EfficientNet-B0这样的一个基线网络,如何使用复合扩展发对该网络进行扩展呢?这里主要是分两步走:还记得这个规划问题吗? (1)第一步,先将复合系数ϕϕ固定为1,先假设有两倍以上的计算资源可以用,然后对α,β,γα,β,γ进行网络搜索。对于EfficientNet-B0网络,在约束条件为 ...
对于EfficientNet-B0网络,在约束条件为 α×β2×γ2≈2\alpha \times \beta^2 \times \gamma^2 \approx 2α×β2×γ2≈2 时,α,β,γ\alpha, \beta, \gammaα,β,γ分别取1.2,1.1和1.15时效果最佳。第二步是固定α,β,γ\alpha, \beta, \gammaα,β,γ,通过复合调整公式对基线网络进行扩展,...
进行网络搜索。对于EfficientNet-B0网络,在约束条件为 α×β2×γ2≈2 时, α,β,γ 分别取1.2,1.1和1.15时效果最佳。第二步是固定 α,β,γ ,通过复合调整公式对基线网络进行扩展,得到B1到B7网络。于是就有了开头的这一张图片,EfficientNet在ImageNet上的效果碾压,而且模型规模比此前的GPipe小了8.4倍。
FixEfficientNet原始论文参考的是rwightman提供的PyTorch实现,所以为了学习到最先进的模型,我们这里也直接学习rwightman的EfficientNet的实现, 链接:https://github.com/rwightman/pytorch-image-models/) 我们可以先来看看EfficientNet-B0的网络结构, 可以看到其中一个比较明显的创新点就是MBConv; 3 ...
网络结构作者主要借鉴了 MnasNet,采取了同时优化精度(ACC)以及计算量(FLOPS)的方法,由此产生了初代 EfficientNet-B0,其结构如下图: image 有了初代的网络结构之后,放大就分为下面两步: 第一步,首先固定 为1,即设定计算量为原来的 2 倍,在这样一个小模型上做网格搜索(grid search),得到了最佳系数为 ...