在生成模型时,根据输入的模型名称(utils.py),选择不同的(width, depth, resolution, dropout)参数,例如efficientnet-b0的参数就是(1.0, 1.0, 224, 0.2), defefficientnet_params(model_name): """ Map EfficientNet model name to parameter coefficients. """ params_dict={ # Coefficients: width,depth,res,...
到目前为止,我们已经指定了所有将被组合起来创建EfficientNet模型的内容,所以我们开始吧。 EfficientNet-B0 Architecture for EfficientNet-B0. (x2 means that modules inside the bracket are repeated twice) EfficientNet-B1 Architecture for EfficientNet-B1 EfficientNet-B2 它的结构与EfficientNet-B1相同,它们之间唯一...
ImageNet Accuracy: 共同之处 首先,任何网络都以它为主干,在此之后,所有对架构的实验都以它为开始,这在所有8个模型和最后的层中都是一样的: 之后,每个主干包含7个block。这些block还有不同数量的子block,这些子block的数量随着EfficientNetB0到EfficientNetB7而增加。EfficientNet-B0的总层数,总数是237层,而EfficientN...
是pip install paddleclas安装的库
在生成模型时,根据输入的模型名称(utils.py),选择不同的(width, depth, resolution, dropout)参数,例如efficientnet-b0的参数就是(1.0, 1.0, 224, 0.2), def efficientnet_params(model_name): """ Map EfficientNet model name to parameter coefficients. """ ...