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延迟、参数量和精度之间做选择。 EfficientNet-Lite4 是计算量...
TensorFlow Lite Model Maker 支持很多模型架构，包括 MobileNetV2 和所有变体版本的 EfficientNet-Lite。以下为使用 EfficientNet-Lite0 进行图像分类的代码，只需要五行就够了。# Load your custom datasetdata = ImageClassifierDataLoader.from_folder(flower_path)train_data, test_data = data.split(0.9)# Customiz...
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延迟、参数量和精度之间做选择。 EfficientNet-Lite4 是计算量最大的版本,在 ImageNet上的top-1准确率达到了80.4%,同时能够以30ms/image的速度运行在 Pixel 4 的 CPU 上。EfficientNet-lite 具体的精度和延时、参...
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,根据不同的硬件能力,调整网络的深度、宽度和分辨率,从而得到不同大小的模型,例如EfficientNet-Lite0到EfficientNet-Lite4。 使用自...
我们的toolkit目前支持从efficientnet-lite0-fp32.tflite模型的量化，模型转换等功能。验证过官方的panda....
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....
英伟达 gpu 硬件-t4 芯片，考虑 repvgg 网络（类 vgg 卷积架构-高并行度有利于发挥 gpu 算力、单路...
Add PyTorch trained EfficientNet-Lite0 contributed by@hal-314(75.5 top-1) Update ONNX and Caffe2 export / utility scripts to work with latest PyTorch / ONNX ONNX runtime based validation script added activations (mostly) brought in sync withtimmequivalents ...
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% ...
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...