比如在 ImageNet ILSVRC2012 上,EfficientNetV2 在使用相同预训练(ImageNet21k)时,比 ViT 准确率高 2%,训练速度快 5-11 倍。 一、Introduction—简介 翻译 训练效率对深度学习非常重要,因为模型的规模和训练数据的规模日益增大。例如,GPT-3(Brown 等,2020)作为一个拥有更大模型和更多训练数据的模型,展示了在少样...
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...
首先检查有没有安装EfficientNet的库,如果没有安装则执行pip installefficientnet_pytorch安装EfficientNet库,安装后再导入。 importtorch.optimasoptim importtorch importtorch.nnasnn importtorch.nn.parallel importtorch.optim importtorch.utils.data importtorch.utils.data.distributed importtorchvision.transformsastransforms...
activation_layer = nn.SiLU# alias Swishexpanded_c = input_c * expand_ratio# 在EfficientNetV2中,MBConv中不存在expansion=1的情况所以conv_pw肯定存在assertexpand_ratio !=1# Point-wise expansionself.expand_conv = ConvBNAct(input_c, expanded_c, kernel_size=1, norm_layer=norm_layer, activation_l...
【摘要】 目录摘要新建项目导入所需要的库设置全局参数图像预处理读取数据设置模型设置训练和验证测试完整代码:摘要EfficientNet是谷歌2019年提出的分类模型,自从提出以后这个模型,各大竞赛平台常常能看到他的身影,成了霸榜的神器。下图是EfficientNet—B0模型的网络结构。从网络中可以看出,作者构建了MBConv,结构如...
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。
使用CrossEntropyLoss作为loss,模型采用efficientnetv2_s,由于没有Pytorch的预训练模型,我们只能从头开始训练。更改最后一层的全连接,将类别设置为2,然后将模型放到DEVICE。优化器选用Adam。 # 实例化模型并且移动到GPUcriterion=nn.CrossEntropyLoss()model=efficientnetv2_s()num_ftrs=model.classifier.in_features ...
在原论文中,作者通过网络搜索技术同时探索输入分辨率,网络的深度depth、channel的宽度width对准确率的影响,构建EfficientNet网络。 根据以往的经验,增加网络的深度depth能够得到更加丰富、复杂的特征,但网络的深度过深会面临梯度消失,训练困难的问题。 增加网络的width能够获得更高细粒度的特征并且也更容易训练,但对于width很...
官方代码:https:///google/automl/tree/master/efficientnetv2 参考链接: 代码参考链接:https:///google/automl/tree/master/efficientnetv2 前言 之前,用pytorch搭建了EfficientnetV1的分类模型的训练流程搭建,可参考链接EfficientnetV1训练,本篇文章主要用于用pytorch搭建EfficientnetV2的网络结构,之后,将在此基础上完成训...
pytorch EfficientNet预训练模型 使用PyTorch加载EfficientNet预训练模型 EfficientNet是一种先进的卷积神经网络架构,它通过复合缩放策略,在保持高准确率的同时极大地提高了模型的效率。借助PyTorch库,我们可以轻松加载和微调预训练的EfficientNet模型来处理自己的数据集。