PyTorch框架——基于深度学习EfficientNet神经网络香蕉水果成熟度识别分类系统源码 第一步:准备数据 4种香蕉水果成熟度数据:overripe,ripe,rotten,unripe(过熟、熟、烂、未成熟),总共有13474张图片,每个文件夹单独放一种成熟度数据 第二步:搭建模型 本文选择一个EfficientNet网络,其原理介绍如下: 为了弄清楚神经网络...
CUDA 支持: 如果你希望在 GPU 上运行模型,确保安装了支持 CUDA 的 PyTorch,并将模型和输入数据移至 GPU。 device=torch.device("cuda"iftorch.cuda.is_available()else"cpu")model.to(device)input_batch=input_batch.to(device) 1. 2. 3. 微调(Fine-tuning): EfficientNet 模型非常适合迁移学习。你可以在...
流程概述 在PyTorch中使用EfficientNet和预训练权重的基本流程如下: 开始导入库加载预训练模型数据准备模型训练模型评估结束 代码示例 1. 导入必要的库 我们首先导入必要的库,包括PyTorch、torchvision以及EfficientNet相关模块。 importtorchimporttorchvision.transformsastransformsfromtorchvisionimportdatasetsfromtorch.utils.dataimp...
1、pytorch版本网址:https://github.com/lukemelas/EfficientNet-PyTorch 2、pip install efficientnet_pytorch 二、特征提取网络修改 1、修改EfficientNet原始代码model.py中extract_features函数如下图: 新增红框中pool层,修改特征输出维度,重新训练,训练log如下: 2、pth模型转onnx import torch from efficientnet_pytorch...
举个例子:ResNet可以分为5个stage,每一个stage中的卷积层结构相同(除了第一层为降采样层),前四个stage都是baseblock,第五个stage是fc层。不太理解的可以看这个:【从零学习PyTorch】 如何残差网络resnet作为pre-model +代码讲解+残差网络resnet是个啥
使用Pytorch搭建EfficientNet网络,并基于迁移学习训练, 视频播放量 4.5万播放、弹幕量 205、点赞数 659、投硬币枚数 622、收藏人数 540、转发人数 81, 视频作者 霹雳吧啦Wz, 作者简介 学习学习。。。,相关视频:9.1 EfficientNet网络详解,7.2 使用pytorch搭建MobileNetV2
郭一璞 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 谷歌上个月底提出的EfficientNet开源缩放模型，在ImageNet的准确率达到了84.1%，超过Gpipe，已经是当前的state-of-the-art了。出炉没几天，官方TensorFlow版本在GitHub上就有了1300+星。现在，哈佛数学系小哥哥Luke Melas-Kyriazi开源了自己的PyTorch实现，包含与训练...
举个例子:ResNet可以分为5个stage,每一个stage中的卷积层结构相同(除了第一层为降采样层),前四个stage都是baseblock,第五个stage是fc层。不太理解的可以看这个:【从零学习PyTorch】 如何残差网络resnet作为pre-model +代码讲解+残差网络resnet是个啥
谷歌上个月底提出的EfficientNet开源缩放模型,在ImageNet的准确率达到了84.1%,超过Gpipe,已经是当前的state-of-the-art了。 出炉没几天,官方TensorFlow版本在GitHub上就有了1300+星。 现在,哈佛数学系小哥哥Luke Melas-Kyriazi开源了自己的PyTorch实现,包含与训练模型和Demo。
EfficientNet网络模型复现-基于Pytorch库,并在flower_data数据集上进行训练+验证+预测 凉城Truxil 3枚 BML Codelab 2.4.0 Python3 中级计算机视觉深度学习分类 2023-04-23 10:08:52 版本内容 数据集 Fork记录 评论(0) 运行一下 EfficientNet网络模型复现- 2023-04-23 10:36:46 请选择预览文件 EfficientNet网络...