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...
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 [18] num_classes = len(train_dataset.labels) model = pdx.cls.MobileNetV3_small_ssld(num_classes=num_classes) model.train(...
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...
一种基于MobileNet的煤矸石自动识别方法 处理;模型构建:采用MobileNetV3Small作为识别网络,对煤矸石图片进行分类;模型评价:采用召回率对模型效果进行评价.本方法通过数据增强的方式,对不同光照,拍摄条件下的煤矸石进行了充分的模拟,保证数据可以充分表示煤矸石所有特征信息.本发明用于煤矸石的识别... 潘晓光,张娜,令狐彬...
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...
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...
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...
MobileNetV3 Small The pre-trained model was trained: python -m torch.distributed.launch --nproc_per_node=8 --use_env train.py\ --model mobilenet_v3_small --epochs 600 --opt rmsprop --batch-size 128 --lr 0.064\ --wd 0.00001 --lr-step-size 2 --lr-gamma 0.