上文的分析表明扩展图像分辨率会导致收益递减。这说明 EfficientNet 倡导的扩展规则（增加模型深度、宽度和分辨率）是次优的。 研究者将 Strategy #2 应用于 EfficientNet，训练出多个图像分辨率降低的版本，并且并未改变模型的深度或宽度。下图 5 展示了重扩展后的 EfficientNet (EfficientNetRS) 相比原版 EfficientNet 的...
下图 4 对比了 EfficientNet 和 ResNet-RS 的速度 - 准确率帕累托曲线,从中可以看到 ResNet-RS 与 EfficientNet 具备类似性能时,在 TPU 上的速度是后者的 1.7-2.7 倍。 这一加速让人意想不到,毕竟 EfficientNet 的参数量和 FLOPs 相比 ResNet 有显著减少。研究者分析了原因,并展示了 EfficientNet 和 ResNet...
最新的一些网络，如 EfficientNet、ResNeXt 和 MixNet (MixConv) 广泛使用深度和 1×1 卷积，它们提供的 FLOP 明显少于 3×3 卷积。 但是GPU 通常受限于内存访问成本而不是计算数量，尤其是对于低 FLOP 层。ResNeXt 和 MixNet (MixConv) 等网络广泛使用了多路径。 对于训练这会创建大量需要存储以进行反向传播的激活...
DataLoader:它是PyTorch中数据读取的一个重要接口,属于torch.utils,data,该接口定义在dataloader.py中,只要是用PyTorch来训练模型基本都会用到该接口(除非用户重写…),该接口的目的:将自定义的Dataset根据batch size大小、是否shuffle等封装成一个Batch Size大小的Tensor,用于后面的训练。 DataLoader(object)的参数:简单介...
先下载基于keras的EfficientNet迁移学习库: !git clone https://github.com/Tony607/efficientnet_keras_transfer_learning%cd efficientnet_keras_transfer_learning/ 1. 导入相关模块: from efficientnet import EfficientNetB0 as Net from efficientnet import center_crop_and_resize, preprocess_input ...
提升EfficientNet 的效率 上文的分析表明扩展图像分辨率会导致收益递减。这说明 EfficientNet 倡导的扩展规则(增加模型深度、宽度和分辨率)是次优的。 研究者将 Strategy #2 应用于 EfficientNet,训练出多个图像分辨率降低的版本,并且并未改变模型的深...
基础网络结构是受到以前的文章启发构建的,主要思想是在搜索目标上进行神经网络架构搜索,同时优化精度和计算量。EfficientNet是一种简单高效的网络架构。它在精度和速度方面均优于现有模型,同时具备较小参数量。通过在效率方面提供里程碑式的提高,EfficientNet开启了高效网络领域的新时代。
动机 上表将 ResNet50 与流行的较新架构进行了比较,具有相似的 ImageNet top-1 精度——ResNet50-D [11]、ResNeXt50 [43]、SEResNeXt50 (SENet+ResNeXt) [13]、EfficientNet-B1 [36] 和 MixNet-L (MixConv)[37]。与 ResNet50 相比,新提出的网络中 FLOP 减少和新技巧的使用并未转化为 GPU 吞吐量的提...
EfficientNet就像一台保时捷:同样性能，油耗低（计算量小）车身轻（模型体积小）✨ 结构精致（参数利用率...
ViT作者、EfficientNet系列作者都来展示自己的最新研究成果,想要一比高下。 △ViT论文二作补充了改进训练方法后的结果 △EfficientNet系列作者补充了最新v2版本结果 再说回LeCun,这次他还真不是来给自家成果站台的,而是提出模型架构之间相互借鉴是未来的方向。 你以为我接下来要说“Conv is all you need”了吗?不是!