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'efficientnet-b4': 'https://github.com/lukemelas/EfficientNet-PyTorch/releases/download/1.0/efficientnet-b4-6ed6700e.pth', 'efficientnet-b5': 'https://github.com/lukemelas/EfficientNet-PyTorch/releases/download/1.0/efficientnet-b5-b6417697.pth', 'efficientnet-b6': 'https://github.com/lukemelas...
在GitHub上也登上了热榜。甚至，这个PyTorch实现还在隔壁岛国的收到了热烈欢迎。啥是EfficientNet EfficientNets是一种新的模型缩放方法，准确率比之前最好的Gpipe提高了0.1%，但是模型更小更快，参数的数量和FLOPS都大大减少，效率提升了10倍。用复合缩放（compound scaling）的方法，与缩放神经网络的传统方法不同，用...
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 importtorchfromefficientnet_pytorchimpor...
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: ...
1 from efficientnet_pytorch import EfficientNet 2 model = EfficientNet.from_pretrained(‘efficientnet-b0’) 模型具体详情: 有Demo Luke还准备了一份Colab笔记本Demo。 示例中,先悄咪咪的扔一只胖达。 嘿,果然认出来是胖达。 传送门 GitHub https://github.com/lukemelas/EfficientNet-PyTorch ...
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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。 帖子一出,就收到了众多PyTorch用户的欢迎,...
MobileNetV2 代码地址:https://github.com/d-li14/mobilenetv2.pytorch 解析Inverted Residuals bottleneck: pytorch 代码实现Inverted Residuals bottleneck classInvertedResidual(nn.Module): def __init__(self, inp, oup, stride, expand_ratio): super(InvertedResidual, self).__init__() ...
A PyTorch implementation of " EfficientNet: Rethinking Model Scaling for Convolutional Neural Networks." - zsef123/EfficientNets-PyTorch