在计算机视觉领域,卷积神经网络(CNN)一直被广泛应用于图像分类、物体检测等任务。近年来,EfficientNet系列模型因其高效的性能和精简的参数而备受关注。本文将着重介绍EfficientNetV2模型,并展示如何在PyTorch中实现图像分类任务。 EfficientNetV2 模型简介 EfficientNetV2是由谷歌提出的一种新的高效卷积网络架构。其设计目标是通...
论文翻译:【图像分类】 EfficientNetV2:更快、更小、更强——论文翻译_AI浩-CSDN博客 代码复现:【图像分类】用通俗易懂代码的复现EfficientNetV2,入门的绝佳选择(pytorch)_AI浩-CSDN博客 对EfficientNetV2想要了解的可以查看上面的文章,这篇文章着重介绍如何使用EfficientNetV2实现图像分类。Loss函数采用CrossEntropyLoss,可...
数据集地址:链接:https://pan.baidu.com/s/1kqhVPOqV5vklYYIFVAzAAA 提取码:3ch6 新建项目 新建一个图像分类的项目,在项目的跟目录新建文件夹model,用于存放EfficientNetV2的模型代码,新建EfficientNetV2.py,将【图像分类】用通俗易懂代码的复现EfficientNetV2,入门的绝佳选择(pytorch) 复现的代码复制到里面,然后在...
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总之,一句话,我们的新模型又快又准而且还小,大家赶快用吧!下面我就讲讲如何使用Pytorch实现EfficientNetV2。 代码实现 EfficientNetV2和EfficientNet一样也是一个家族模型,包括:efficientnetv2_s、efficientnetv2_m,、efficientnetv2_l、efficientnetv2_xl。所以我们要实现四个模型。
EfficientNet V2是一种基于EfficientNet的图像分类模型,具有更高的准确率和更快的推理速度。由于其强大的性能,EfficientNet V2被广泛应用于各种图像分类任务。为了方便用户使用,许多组织和个人提供了EfficientNet V2的预训练模型。这些预训练模型在大量的图像数据上进行训练,已经具有一定的分类能力。使用这些预训练模型可以大大...
总之,一句话,我们的新模型又快又准而且还小,大家赶快用吧!下面我就讲讲如何使用Pytorch实现EfficientNetV2。 代码实现 EfficientNetV2和EfficientNet一样也是一个家族模型,包括:efficientnetv2_s、efficientnetv2_m,、efficientnetv2_l、efficientnetv2_xl。所以我们要实现四个模型。
V2中更偏向使用更小的kernel_size(3 x 3),在V1中很多5 x 5。优于3 x 3的感受野是比5 x 5小的,所以需要堆叠更多的层结构以增加感受野 移除了V1中最优一个步距为1的stage 第三步:训练代码 1)损失函数为:交叉熵损失函数 2)训练代码: import os import math import argparse import torch import torch...
论文基于training-aware NAS和模型缩放得到EfficientNetV2系列,性能远优于目前的模型。另外,为了进一步提升训练速度,论文提出progressive learning训练方法,在训练过程中同时增加输入图片尺寸和正则化强度。从实验结果来看,EfficientNetV2的效果非常不错。 EfficientNetV1中存在的问题 1. 训练图像的尺寸很大时,训练速度非常慢。
EfficientNetV2 Pytorch复现 EfficientNet中存在的问题 训练图像尺寸大时,训练速度非常慢。train size = 512, batch = 24时,V100 out of memory 在网络浅层中使用Depthwise convolutions速度会很慢。因此将原本EfficientNet中的conv1x1 and depthwise conv3x3 (MBConv)替换成conv3x3 (Fused-MBCon![请添加图片描述](...