modelefficientnet_b0string是是模型名称。 batch-size32int是是每步训练的图片数量(单卡)。 lr0.001string是是训练的学习率策略。 drop0.2string是是dropout比率。 drop-connect0.2string是是dropconnet比率。 reprob0.2string是是random erasing概率。 remodepixelstring是是rand erasing类型。
本案例中我们选用EfficientNets系列中的基础网络模型EfficientNet-B0。 当该模型在ImageNet数据集上训练时,其一共包含5330564个参数,其中需要梯度下降来训练的参数有5288548个。不需要训练的参数是Batch Normalization层中的均值和方差共42016个。该网络的核心结构为移动翻转瓶颈卷积(mobile inverted bottleneck convolution,MBC...
EfficientNet B0是一种高效的卷积神经网络模型,其输出是二维的。这是因为EfficientNet B0是一种用于图像分类任务的模型,其主要目标是对输入的图像进行分类,即将图像分为不同的类别。 在图像分类任务中,输入的图像通常是二维的,由像素点组成的矩阵。EfficientNet B0通过一系列的卷积层、池化层和全连接层等组件,对输入的...
在torchvision中,efficientnet_b0模型默认配置用于ImageNet数据集的1000类分类任务。如果你需要将其用于不同数量的分类任务,你需要修改模型的全连接层(fc层)以匹配新的分类数量。以下是具体的步骤和代码示例: 导入torchvision库以及加载efficientnet_b0模型: python import torch import torchvision.models as models # 加载...
EfficientNet-B0的整体架构基于卷积神经网络,在网络的输入端使用了卷积层和池化层,用于提取输入图像的特征。整个网络主要由多个重复堆叠的模块构成,包括了卷积层、批量归一化层、激活函数等。最后通过全局平均池化和全连接层得到最终的输出结果。 二、模块设计 1. 卷积层 EfficientNet-B0中使用了深度可分离卷积(Depthwise...
模型:EfficientNetB0(利用imagenet训练好的参数,冻结高层,只将分类器的参数利用训练集微调,利用整个模型对测试集识别) 2.代码文件夹解释: 第一级目录(采用的是CWRU数据集,CWRU有4种负载数据集): 3. 0HP、1HP、2HP与3HP文件夹内容类似,这里以 0HP文件夹为例,可以看到0HP文件夹里有: ...
通过精心设计的实验和与预训练CNN模型的性能比较,作者深入了解到了不同架构的细微差别,为优化策略铺平了道路。作者探索了集成频率正则化技术以压缩广泛使用的CNN模型(如“AlexNet”和“EfficientNetB0”)的途径,这证明了作者在不牺牲生成图像标题的有效性的同时,对资源效率的承诺。
在上面的代码中,我们首先通过models.efficientnet_b0(pretrained=True)加载了预训练的EfficientNet-B0模型,并将其设置为评估模式。然后,我们使用transforms模块对输入图像进行预处理,包括调整大小、中心裁剪、转化为张量并进行归一化。接下来,我们通过model(image)对输入图像进行预测,并使用torch.max函数找到预测结果的最大值...
efficientnetb0原理介绍 它引入了复合缩放的策略,统一调整网络的宽度、深度和分辨率。采用了 MobileNetV2 的倒置残差结构,增强特征提取能力。利用优化算法来搜索最优的网络参数组合。注重模型的效率和准确性的平衡。运用了批量归一化技术,加速训练和稳定模型性能。其卷积层的设计旨在提取多尺度的特征。采用了轻量级的激活...
'efficientnet-b0': (1.0,1.0,224,0.2), 'efficientnet-b1': (1.0,1.1,240,0.2), 'efficientnet-b2': (1.1,1.2,260,0.3), 'efficientnet-b3': (1.2,1.4,300,0.3), 'efficientnet-b4': (1.4,1.8,380,0.4), 'efficientnet-b5': (1.6,2.2,456,0.4), ...