在ImageNet上的预训练模型,top1 acc=77.4%。 算法输出: 用于ModelArts在线推理的pickle模型,P4推理速度:15ms/pic。 保存了模型参数的.pth.tar模型文件。 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)。
使用CrossEntropyLoss作为loss,模型采用efficientnet-B3。更改最后一层的全连接,将类别设置为2,然后将模型放到DEVICE。优化器选用Adam。 #实例化模型并且移动到GPU criterion=nn.CrossEntropyLoss() model_ft=EfficientNet.from_pretrained('efficientnet-b3') num_ftrs=model_ft._fc.in_features model_ft._fc=nn.Lin...
EfficientNet是谷歌2019年提出的分类模型,自从提出以后这个模型,各大竞赛平台常常能看到他的身影,成了霸榜的神器。下图是EfficientNet—B0模型的网络结构。 image-20220207132429501 从网络中可以看出,作者构建了MBConv,结构如下图: img k对应的卷积核的大小,经过1×1的卷积,然后channel放大4倍,再经过depthwise conv3×3...
2. 加载预训练模型 接下来,我们加载使用预训练权重的EfficientNet模型。在这里,我们以EfficientNet-B0为例: model=EfficientNet.from_pretrained('efficientnet-b0') 1. 3. 数据准备 我们需要准备训练和测试数据集。这里使用torchvision.datasets提供的标准数据集(如CIFAR-10)进行演示。为了提高训练速度,我们也可以使用数据...
加载EfficientNet预训练模型 在本示例中,我们将加载一个预训练的EfficientNet模型,并进行一次简单的推理。以下是完整的代码示例: importtorchfromtorchvisionimportmodelsfromtorchvisionimporttransformsfromPILimportImage# 加载预训练的EfficientNet模型model=models.efficientnet_b0(pretrained=True)model.eval()# 切换到推理模式#...
CNN模型用于从图像中提取视觉特征,随后在编码器-解码器框架的帮助下生成标注。 作者还进行了性能比较,深入研究了预训练CNN模型的领域,尝试了多种架构以了解它们性能上的差异。在优化过程中,作者还探索了将频率正则化技术集成到“AlexNet”和“EfficientNetB0”模型压缩中。 作者旨在看看这个压缩模型是否能在生成图像标注...
3. 模型的规模和训练方式 EfficientNet系列模型主要从2个方面进行衍化。 (1)模型结构的规模: EfficientNet系列模型中从EfficientNet-B0到EfficientNet-L2版本,模型的精度越来越高,规模越来越大,同样,对内存的需求也会随之变大。 模型的规模主要是由宽度、深度、分辨率这三个维度的缩放参数决定的。这三个维度并不是相互...
图像预处理 读取数据 设置模型 设置训练和验证 测试 完整代码: 摘要 EfficientNet是谷歌2019年提出的分类模型,自从提出以后这个模型,各大竞赛平台常常能看到他的身影,成了霸榜的神器。下图是EfficientNet—B0模型的网络结构。 k对应的卷积核的大小,经过1×1的卷积,然后channel放大4倍,再经过depthwise conv3×3的卷积,...
EfficientNet B0-B1预训练权重,通过迁移学习来对模型进行训练。提高训练效率,减少训练时间 凉城Truxil 3枚 CC0 分类图像分类计算机视觉 0 5 2023-04-23 详情 相关项目 评论(0) 创建项目 数据集介绍 EfficientNet B0-B1预训练权重,通过迁移学习来对模型进行训练。提高训练效率,减少训练时间 文件列表 torch_efficientn...