(2):EfficientNetv2更喜欢在MBConv上选择小的扩展比,导致了更少的内存占用。 (3):EfficientNetv2更喜欢3*3核,但是添加了更多的层用来补偿由较小的核而导致感受野的减少。 (4):EfficientNetv2完全删除了原始EfficientNet最后的stride-1 stage,或许是由于考虑到参数和内存占用问题。 EfficientNetV2 Scaling: 作者团队使用...
EfficientNetV2 缩放:我们使用与 (Tan & Le, 2019a) 类似的复合缩放来扩展 EfficientNetV2-S 以获得 EfficientNetV2-M/L,并进行一些额外的优化:(1) 我们将最大推理图像大小限制为 480,因为非常 大图像通常会导致昂贵的内存和训练速度开销; (2) 作为启发式方法,我们还逐渐向后期阶段(例如表 4 中的阶段 5 和...
EfficientNetV2 缩放:我们使用与 (Tan & Le, 2019a) 类似的复合缩放来扩展 EfficientNetV2-S 以获得 EfficientNetV2-M/L,并进行一些额外的优化:(1) 我们将最大推理图像大小限制为 480,因为非常 大图像通常会导致昂贵的内存和训练速度开销; (2) 作为启发式方法,我们还逐渐向后期阶段(例如表 4 中的阶段 5 和...