实验表明,EfficientNetV2 相比现有最先进的模型,训练速度大幅提升,且模型体积最多可缩小 6.8 倍。 此外,我们通过在训练过程中逐步增加图像尺寸的方法进一步加速训练,但这一做法通常会导致精度下降。为了解决这一问题,我们提出了一种改进的渐进式学习方法,能够在调整图像尺寸的同时,自适应地调整正则化强度(如数据增强)。 使用渐进
实验结果:EfficientNet-B7在ImageNet上达到84.3% Top-1精度,参数量是最先进网络的1/8,推理速度快6倍。 一、Introduction—简介 翻译 放大卷积神经网络(ConvNets)规模是提升模型准确率的一种常用方法。例如,ResNet(He 等,2016)可以通过增加层数,从 ResNet-18 扩展到 ResNet-200;最近,GPipe(Huang 等,2018)通过将...
首先检查有没有安装EfficientNet的库,如果没有安装则执行pip install efficientnet_pytorch安装EfficientNet库,安装后再导入。 import torch.optim as optim import torch import torch.nn as nn import torch.nn.parallel import torch.optim import torch.utils.data import torch.utils.data.distributed import torchvision...
在实际的 AI 应用中,图像识别作为核心技术之一,能够帮助企业从海量数据中提取有价值的信息。使用 PyTorch 框架开发的模型,包括 EfficientNet,为图像识别任务提供了高效的解决方案。本篇文章将详细记录使用 PyTorch 进行图像识别的过程,聚焦 EfficientNet 模型,具体涵盖背景定位、演进历程、架构设计、性能攻坚、故障复盘及复盘...
EfficientNet是由Google AI在2019年提出的,它引入了复合缩放的理念,相比于之前的网络结构(如ResNet、Inception),能在较小的模型参数和更低的计算量下获得更好的性能。 2014"提出VGG"2015"提出ResNet"2016"提出Inception"2019"提出EfficientNet"技术演进史
为了方便用户使用,许多组织和个人提供了EfficientNet V2的预训练模型。这些预训练模型在大量的图像数据上进行训练,已经具有一定的分类能力。使用这些预训练模型可以大大减少用户在训练模型时所需的时间和计算资源。然而,需要注意的是,预训练模型并不代表完美的模型。由于预训练模型是在大量的通用数据上训练得到的,因此可能...
EfficientNet给出的解决方案是提出了这个模型复合缩放方法(compound scaling methed) 图a是一个基线网络,也就是我们所说的baseline,图b,c,d三个网络分别对该基线网络的宽度、深度、和输入分辨率进行了扩展,而最右边的e图,就是EfficientNet的主要思想,综合宽度、深度和分辨率对网络进行符合扩展。
EfficientNetV2 Pytorch复现 EfficientNet中存在的问题 训练图像尺寸大时,训练速度非常慢。train size = 512, batch = 24时,V100 out of memory 在网络浅层中使用Depthwise convolutions速度会很慢。因此将原本EfficientNet中的conv1x1 and depthwise conv3x3 (MBConv)替换成conv3x3 (Fused-MBConmodel=efficientnetv2_s()num_ftrs=model.classifier.in_features ...
论文基于training-aware NAS和模型缩放得到EfficientNetV2系列,性能远优于目前的模型。另外,为了进一步提升训练速度,论文提出progressive learning训练方法,在训练过程中同时增加输入图片尺寸和正则化强度。从实验结果来看,EfficientNetV2的效果非常不错。 EfficientNetV1中存在的问题 1. 训练图像的尺寸很大时,训练速度非常慢。