paddlex.cls.MobileNetV3_small(num_classes=1000) num_classes (int): 分类类别数。默认为1000。 模型的训练接口如以下代码所示: train(self, num_epochs, train_dataset, train_batch_size=64, eval_dataset=None, optimizer=None, save_interval_epochs=1, log_interval_steps=10, save_dir='output', pr...
10分钟快速上手使用PaddleX——MobileNetV3_small_ssld 图像分类石头分类 PaddleX简介:PaddleX是飞桨全流程开发工具,集飞桨核心框架、模型库、工具及组件等深度学习开发所需全部能力于一身,打通深度学习开发全流程,并提供简明易懂的Python API,方便用户根据实际生产需求进行直接调用或二次开发,为开发者提供飞桨全流程开...
通过水上摄像机采集水面鲈鱼进食图像,根据鲈鱼进食规律选取每轮投喂后第80～110秒的图片建立数据集,经训练后的MobileNetV3-Small网络模型在测试集的准确率达到99.60%,召回率为99.40%,精准率为99.80%,F1分数为99.60%。通过与ResNet-18, Shu...
为此,本文基于MobileNetV3-Small提出一个新的轻量级CNN模型。首先,舍弃MobileNetV3-Small中计算复杂的挤压-激发(Squeeze-and-Excitation,SE)模块,引入较轻量的高效通道注意力(Efficient Channel Attention,ECA)机制;其次,使用计算方便、稳定性好的Leaky-ReLU激活函数;最后,在卷积层中引入空洞卷积,扩大感受野。经过实验测试...
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(x, training=training) x = self.conv2(x) x = self.bn2(x, training=training) x = h_swish(x) x = self.avgpool(x) x = self.conv3(x) x = h_swish(x) x = self.conv4(x) return x if __name__ == '__main__': model = MobileNetV3Small() model.build(input_shape=(None...
针对上述问题,该研究提出一种基于改进MobileNetV3-Small的轻量级皮肤肿瘤识别模型.首先提出了一种基于坐标注意力机制模块(coordinate attention,CA)的CaCo注意力模块.其次针对皮肤肿瘤数据集样本分布不均衡,提出了一种联合多损失函数来增强模型对少样本病例的学习能力.实验结果表明,改进的MobileNetV3-CaCo模型精确率,平衡准确...
MobileNetV3-Small 0.752.042M43.4064.876 / 85.498 frommobilenetv3importmobilenetv3_large,mobilenetv3_smallnet_large=mobilenetv3_large()net_small=mobilenetv3_small()net_large.load_state_dict(torch.load('pretrained/mobilenetv3-large-1cd25616.pth'))net_small.load_state_dict(torch.load('pretrained/mob...
各参数介绍与调整说明:https://paddlex.readthedocs.io/zh_CN/develop/appendix/parameters.html model.train( num_epochs=10, train_dataset=train_dataset, train_batch_size=64, eval_dataset=eval_dataset, lr_decay_epochs=[4, 6, 8], learning_rate=0.025, save_dir='output/MobileNetV3_small_ssld',...
设置logdir,logdir的路径为训练代码中save_dir指定的目录下的vdl_log目录,例如output/mobilenetv3_large_ssld/vdl_log 点击下方『启动VisualDL服务按钮』,再『打开VisualDL』即可 In [19] num_classes = len(train_dataset.labels) model = pdx.cls.MobileNetV3_small_ssld(num_classes=num_classes) model.train(...