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
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...
现在的FCN的源码中FC6的卷积层的padding为3,这样可以使输出的图片高宽不变,防止输入图片过小导致该卷积层报错,例如若没有该padding,那么输入192x192的图片FC6的输入会是6x6大小的图片,FC6就报错了。 论文源码中的转置卷积的参数是冻结的,因为作者发现冻结和不冻结的结果相差不大,为了提高效率,所以就冻结了。此时...
从基准 EfficientNet-B0 开始,我们应用我们的复合缩放方法通过两步进行扩展: • 步骤 1:我们首先固定 φ = 1,假设有两倍的资源可用,并基于公式 2 和 3 进行小规模网格搜索 α、β、γ。特别地,我们发现 EfficientNet-B0 的最佳值是 α = 1.2,β = 1.1,γ = 1.15,并满足约束条件 α·β2 ·γ2 ≈ ...
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,结构如下图: k对应的卷积核的大小,经过1×1的卷积,然后channel放大4倍,再经过depthwise conv3×3的卷积,然后经过SE模块后,...
进行网络搜索。对于EfficientNet-B0网络,在约束条件为 α×β2×γ2≈2 时, α,β,γ 分别取1.2,1.1和1.15时效果最佳。第二步是固定 α,β,γ ,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上的效果碾压,而且模型规模比此前的GPipe小了8.4倍。
model=EfficientNet.from_pretrained('efficientnet-b0') 1. 模型推理 在加载完模型后,你可以传入一个输入样本进行推理。首先,我们需要准备一张图像并进行预处理。下面是一个简单的图像加载与处理的代码示例: fromPILimportImagefromtorchvisionimporttransforms# 图像预处理:调整大小、转为张量、标准化preprocess=transforms...
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中就是4x2.6=10.4,向上取整即11,将stage7的MBConv重复堆叠11次。 drop_connect_rate是在MBConv结构中dropout层使用的drop_rate,在官方keras模块的实现中MBConv结构的drop_rate是从0递增到drop_connect_rate的...
对于EfficientNet-B0这样的一个基线网络,如何使用复合扩展发对该网络进行扩展呢?这里主要是分两步走:还记得这个规划问题吗? (1)第一步,先将复合系数ϕϕ固定为1,先假设有两倍以上的计算资源可以用,然后对α,β,γα,β,γ进行网络搜索。对于EfficientNet-B0网络,在约束条件为 ...
接下来,我们加载使用预训练权重的EfficientNet模型。在这里,我们以EfficientNet-B0为例: model=EfficientNet.from_pretrained('efficientnet-b0') 1. 3. 数据准备 我们需要准备训练和测试数据集。这里使用torchvision.datasets提供的标准数据集(如CIFAR-10)进行演示。为了提高训练速度,我们也可以使用数据增强。