高效Net-Lite火炬 Google的Pytorch实现。 提供imagenet预训练模型。 在EfficientNet-Lite中,所有的SE模块均被删除,所有的交换层都被ReLU6取代。 对于边缘设备,它比EfficientNet-B系列更友好。 型号详情: 模型 参量 MAdds Top1 Acc(官方) Top1 Acc(此回购) 前5名 efficiencynet-lite0 470万 407M 75.1% 71.73% ...
TensorFlow Lite 让机器学习无处不在 TensorFlow Lite(TFLite)是一个轻量、快速、跨平台的专门针对移动和 IoT 应用场景而...了一些前沿的预训练模型,比如: EfficientNet-Lite 是新颖的图像分类模型,可通过减少计算和参数的数量级来实现 SOTA 的准确性。它针对 TFLite 量化方式进行了优化,在损失较低精度...
EfficientNet-Lite是EfficientNet的一个变种,它专门为移动设备和IoT设备上的TensorFlow Lite而设计,可以在CPU、GPU和EdgeTPU上运行。EfficientNet-Lite通过以下几个方面来提高在边缘端的效率: 使用NAS技术,找到适合边缘端硬件的网络结构,例如使用Fused-MBConv代替Depthwise Convolution,减少计算量和内存占用。 使用复合缩放方法,...
MobileNet block (深度可分离卷积block, depthwise separable convolution block)在有加速功能的硬件（专用硬...
MnasNet 总体流程主要包括三个部分,如图 4 所示:一个基于 RNN 的学习和采样模型架构控制器,一个建立和训练模型以获得准确率的训练器,以及一个使用 TensorFlow Lite 测量真实手机上模型速度的推理引擎。 图4 MnasNet流程 作者将问题描述为一个考虑 CNN 模型精度和推理实时性的多目标优化问题,旨在实现高准确率和高速...
clear which dataset lite0-4 were pretrained with, I set it to 'imagenet' but I've noticed the mean=(0.5, 0.5, 0.5) * readme * minor typos * correct weight from https://github.com/tensorflow/tpu/tree/master/models/official/efficientnet/lite * fix lite3/4 models * Update encoders....
MnasNet 总体流程主要包括三个部分,如图 4 所示:一个基于 RNN 的学习和采样模型架构控制器,一个建立和训练模型以获得准确率的训练器,以及一个使用 TensorFlow Lite 测量真实手机上模型速度的推理引擎。 图4 MnasNet流程 作者将问题描述为一个考虑 CNN 模型精度和推理实时性的多目标优化问题,旨在实现高准确率和高速...
在Kaggle,天池等权威数据科学竞赛中,EfficientNet被参赛者广为采用,大有当年XGboost算法流行各大机器学习竞赛成为刷榜利器的势头。在移动端应用方面,最近已经出现了更为轻量化的EfficientNet Lite[4],能够在计算资源受限的情况下仍然提供很高的分类准确度。 参考文献:...
时间:3.17日谷歌在 GitHub 与 TFHub 上同步发布了 EfficientNet-lite github:efficientnet-lite 官方的blog:2020/03/higher-accuracy-on-vision-models-with-efficientnet-lite.html 亮点:当前最强移动端轻量神经网络 量化,借助 TensorFlow Lite 中提供的训练后量化流程来对模型进行量化处理,尽可能地降低了对准确率的影...
EfficientNet-lite详解:当前最强移动端轻量神经网络 3.17日谷歌在 GitHub 与 TFHub 上同步发布了 EfficientNet-lite,EfficientNet的端侧版本,运行在 TensorFlow Lite 上,针对端侧 CPU、GPU 和 EdgeTPU 做了优化。EfficientNet-lite提供五个不同版本(EfficientNet-lite0~4),让用户能够根据自己的应用场景和资源情况在...