```markdown在深度学习领域,EfficientNet因其在图像分类任务中的卓越表现而备受关注。利用PyTorch实现EfficientNet不仅可以提升模型的性能,还能显著缩短开发时间。本文将系统性地探讨如何在PyTorch中高效地使用EfficientNet,包括性能分析、特性拆解、实际应用和深入的理论分析。## 背景定位在现代计算机视觉任务中,模型
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。 1.2 把扩展问题用数学...
EfficientNetB0~B7 width_coefficient代表Channel维度上的倍率因子,如EfficientNetB0中stage1的3x3卷积层所使用的卷积核个数为32,bane在B6中就是32x1.8=57.6,取整到理它最近的8的整数倍即56,其他stage同理; depth_corfficient代表depth维度上倍率因子(因针对stage2到stage8),如EfficientNetB0中stage7的L=4,那么在B6中...
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...
对于EfficientNet-B0网络,在约束条件为 \alpha \times \beta^2 \times \gamma^2 \approx 2 \\ 时,\alpha, \beta, \gamma分别取1.2,1.1和1.15时效果最佳。第二步是固定\alpha, \beta, \gamma,通过复合调整公式对基线网络进行扩展,得到B1到B7网络。于是就有了开头的这一张图片,EfficientNet在ImageNet上的...
EfficientNet效果如上图,该论文中提出的EfficientNet-B7在ImageNet top-1上达到了当年最高的准确率84.3%,与之前准确率最高的GPipe相比,参数量仅为其1/8.4,推理速度提升了6.1倍。 2. 网络研究背景 图(a)是一个传统的卷积神经网络;图(b)在图(a)的基础上增大了特征矩阵的channel,即对于每个卷积层使用更多的卷积...
比如说,ResNet可以增加层数从ResNet18扩展到ResNet200。这次,我们要介绍的是最新的网络结构——EfficientNet,就是一种标准化的模型扩展结果,通过下面的图,我们可以i只管的体会到EfficientNet b0-b7在ImageNet上的效果:对于ImageNet历史上的各种网络而言,可以说EfficientNet在效果上实现了碾压 ...
Test name: test_torchvision_models_efficientnet_b7 (__main__.TestVisionTracing) Platforms for which to skip the test: asan, linux, rocm Disabled by pytorch-bot[bot] Within ~15 minutes, test_torchvision_models_efficientnet_b7 (__main__.TestVisionTracing) will be disabled in PyTorch CI for ...
Upgrade the pip package withpip install --upgrade efficientnet-pytorch The B6 and B7 models are now available. Additionally,allpretrained models have been updated to use AutoAugment preprocessing, which translates to better performance across the board. Usage is the same as before: ...
谷歌上个月底提出的EfficientNet开源缩放模型,在ImageNet的准确率达到了84.1%,超过Gpipe,已经是当前的state-of-the-art了。 出炉没几天,官方TensorFlow版本在GitHub上就有了1300+星。 现在,哈佛数学系小哥哥Luke Melas-Kyriazi开源了自己的PyTorch实现,包含与训练模型和Demo。