例如,在林业、园艺等领域中,该模型也可以被用于识别树木和花卉的病害情况;在农产品质量检测中,该模型可以用于检测果蔬等农产品的表面缺陷和病害情况。 结论 PPLC-Net是一种基于气象数据增强和多级注意机制的植物病害识别模型。该模型通过创新的数据增强技术和高效的特征提取机制,实现了对植物病害的高精度、低消耗识别。
如果不想训练,只是 想测试一下速度和性能,还可以考虑直接把预训练模型直接导入到Pytorch中,这个也是非常简单,感兴趣的同学可以后台留言PPLCNet获取下载链接。 笔者也把PPLCNet这个转换成ONNX形式共享,不过在转换过程中结果发现:ONNX不支持HardSwish算子,而是转换成了复杂的结构,见下图红框部分。此外,尽管ONNX支持hard...
3. headPPLcnet已经验证了在末端替换少量55卷积可以起到涨点的作用,因此也将原yolov5s head的33卷积换成Lc Block,但因为Lc Block本质还是深度可分离卷积,即使使用了55的卷积核,融合了SE module,参数量依旧比原先的33卷积少一半,实验发现可以涨点,产生的参数量也很少,个人觉得性价比特别高 代码语言:javascript 代...
如果不想训练,只是 想测试一下速度和性能,还可以考虑直接把预训练模型直接导入到Pytorch中,这个也是非常简单,感兴趣的同学可以后台留言PPLCNet获取下载链接。 笔者把PPLCNet这个转换成ONNX形式共享呢,结果发现:ONNX不支持HardSwish算子,转换成了复杂的结构,见下图红框部分。此外,尽管ONNX支持hardsigmoid,但是pytorch自...
在PaddleClas中,您可以使用PPLCNet模型进行车辆属性识别。首先,修改配置文件configs/pplcnet/pplcnet_x2_5.yml,设置数据集路径、类别数等参数。然后,使用以下命令进行模型训练: python3 tools/train.py -c configs/pplcnet/pplcnet_x2_5.yml 训练过程中,您可以通过查看日志了解模型的训练情况。 五、模型评估...
二、PPLcnet-yolo: 下图是融合了PPLcnet的YOLOv5,与原先的Lcnet不同的是,此处的层数有所改变,不仅如此,YOLOv5s head中的3*3卷积也替换成了Lc_Block,并且使用了SE module,我们进行逐层分析: 1. 层数改变 如上图,CBH通道数翻倍,抽掉了两个channel为256的DSC 3_3卷积层,替换成两个DSC 5_5层(无SE Modul...
【导语】这是一篇论证博客,前几天,baidu发布了PPLcnet,这是一款专门为cpu设计的网络,在看完论文后,果断进行了PPLcnet-yolo的复现,一来是想验证下这个网络在cpu上的性能,二来如果验证效果work,这套实验可以合并到自己的仓库。 一、PPLcnet性能: 在看论文时,对我诱惑最大的是下面这张benckmark的比较。
3、PLC编程 4、烧录程序并测试 三、注意事项 一、前言 前面CODESY下载安装并熟悉了,p-net搭建从站也已经跑在虚拟机树莓派上了,我们只需要快速搭建一个profinet主站来和从站进行交互即可,这里我们直接用Windows下带的软PLC搭建profinet主站并和p-net的demo从站程序进行IO交互。
全流程前沿超轻量网络PPLCNetv2的苹果病害识别 一、项目背景 二、项目任务和项目路线 三、数据集介绍 四、代码实现 4.1 模型介绍 4.1.1 模型简介 4.1.2 模型细节 4.2 模型训练 4.3 训练结果可视化 4.3 模型导出 五、模型评价 六、效果展示 七、总结 八、作者介绍 BML Codelab基于JupyterLab 全新架构升级,支持...
(train_dataset.labels) model = pdx.cls.PPLCNet(num_classes=num_classes, scale=1) # PPLCNet模型 # model = pdx.cls.MobileNetV3_large_ssld(num_classes=num_classes) # MobileNetV3_large_ssld模型 # API说明:https://paddlex.readthedocs.io/zh_CN/develop/apis/models/classification.html#train ...