1.3.1 MobieNet V3 Block MobileNetV3 Block 是 MobileNet v3 网络中的基本组成单元,它采用了一系列的设计和优化,旨在提高网络性能并降低计算复杂度。MobileNetV3 Block 包含了倒残差模块、SE 模块、线性瓶颈层和 Hard Swish 激活函数等组件,下面将详细介绍每个组件及其工作原理。 MobileNetV3 Block 的基本结构如下: ...
1.bneck 这是MobileNet-v3的核心模块,也是网络的基本模块。实现了通道可分离卷积+SE通道注意力机制+残差连接。结构图如下: SE对于得到的特征矩阵的channel进行池化处理,得到与channel对应的一维元素,然后进跟着一个全连接层并使用ReLu激活函数,在这里作者将expansion layer的channel变为原来的1/4, 这样作者发现,即提高...
pytorch最后可读取的图片名称(以绝对路径显示)和类别名称如下图所示: 定义一些超参数: #定义是否使用GPUdevice = torch.device("cuda"iftorch.cuda.is_available()else"cpu") EPOCH= 10#遍历数据集次数pre_epoch = 0#定义已经遍历数据集的次数BATCH_SIZE = 128#批处理尺寸(batch_size)LR = 0.0001#学习率 对...
模型初始化,使用pytorch提供的MobileNetv2预训练权重(基于ImageNet-1K数据集),然后冻结特征提取的参数,只训练部分网络层,也就是 迁移学习。 可以利用前人花大量时间训练好的参数, 能帮助我们在模型的训练上节省大把的时间。 train.py 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23...
7.6万 448 29:08 App 7.2 使用pytorch搭建MobileNetV2并基于迁移学习训练 1462 1 19:13 App MobileNet V1-V3: 轻量卷积系列模型 5685 4 20:20 App MobileNetV3实现的图像分类部署Android端 2561 -- 9:55 App 【论文创新 模块缝合】示例:MobileNetV2添加坐标注意力模块 MobileNetV3更换注意力模块 1918 --...
pytorch迁移学习mobilenet1 上个博客讲了怎么制作参数字典,这次讲怎么迁移,怎么按照层迁移。代码还有待寻优,现在先看看吧, importtorchimporttorch.nn as nnfromtorchimportoptimimportvisdomfromtorch.utils.dataimportDataLoaderfromMobileNet.mobilenet_v1importMobileNetfromMobileNet.iris_csvimportIris...
李青等[12]提出了一种基于Inception v3算法与迁移学习技术的女衬衫图案分类方法,平均精度相较原模型提升了6%。Liu等[13]提出了一种基于改进Xception模型的服装图像分类算法,使用8类别全连接层替换原始全连接层,还使用指数线性单元(ELU)和整流线性单元(ReLU),...
ResNet网络结构,BN以及迁移学习详解 使用pytorch搭建ResNet并基于迁移学习训练 使用tensorflow搭建ResNet网络并基于迁移学习的方法进行训练 ResNet网络结构 代码复现 设备:RTX3090 网络结构:ResNet50 训练方式:正常训练 数据集:3700多张5类别的花朵数据集 训练集:验证集=10:1 ...
第一章: PyTorch之简介与下载 PyTorch简介 PyTorch环境搭建 第二章:PyTorch之60分钟入门 PyTorch入门 PyTorch自动微分 PyTorch神经网络 PyTorch图像分类器 PyTorch数据并行处理 第三章:PyTorch之入门强化 数据加载和处理 PyTorch小试牛刀 迁移学习 混合前端的seq2seq模型部署 ...
Pytorch构建迁移学习⽹络——以VGG16，ResNet18和 MobileNetV2模型为例 本次迁移学习训练的是865种鱼的分类，使⽤的是WildFish数据集:提取码：a9pl 导⼊⼀些包：import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim import torchvision import torchvision.transforms as transforms import numpy ...