SE_ResNeXt: 参考链接: 数据介绍 预处理数据,将其转化为需要的格式 模型训练主体 新版Notebook- BML CodeLab上线,fork后可修改项目版本进行体验 项目简介 本项目基于paddle 实现了图像分类模型 SE_ResNeXt,建议使用GPU运行。具体介绍如下: ResNeXt: VGG和ResNet的成功表明通过堆叠相同形状的Block的方法不仅可以减少超参...
项目地址:https://gitee.com/ascend/modelzoo-his/tree/master/contrib/PyTorch/Research/cv/image_classification/SE-ResNext-101-32x4d 模型架构:SE-ResNeXt101-32x4d是在Resenext101-32x4d模型基础上增加了SE模块。 SE模块结构图 数据集:ImageNet数据集ImageNet是一个计算机视觉系统识别项目,是目前世界上图像识别最...
项目地址:https://gitee.com/ascend/modelzoo-his/tree/master/contrib/PyTorch/Research/cv/image_classification/SE-ResNext-101-32x4d 模型架构:SE-ResNeXt101-32x4d是在Resenext101-32x4d模型基础上增加了SE模块。 SE模块结构图 数据集:ImageNet数据集ImageNet是一个计算机视觉系统识别项目,是目前世界上图像识别最...
ResNeXt并没有像GoogleNet系列那样进行split-transform-merge,而是如下图所示,对相同的子结构进行简单的重复,从而既做了split-transform-merge,同时也没有多少超参数量的增加。 上图中(a)结构是resnext的原始结构,(b)和(c)为(a)结构的等价表示,在实际实现中,采用实现起来相对简单的(c)结构,即通过分组卷积的形式来...
"data/data6595/SE_ResNext50_32x4d_pretrained", "mode": "train", "num_epochs": 20, "train_batch_size": 30, "mean_rgb": [127.5, 127.5, 127.5], # 常用图片的三通道均值,通常来说需要先对训练数据做统计,此处仅取中间值 "use_gpu": True, "dropout_seed": None, "image_enhance_strategy"...
"runs/" + "May29_06-04-06_cs231n-1se_resnext50_32x4d-bs-64-clr0.006-0.0006-mom0.9-wd1e-5-scale0.3-0.6-rota15-cas-best-classes25-trainval" + "/model_best.pth.tar", # 0.6631, PW1 "runs/" + "May29_19-25-32_cs231n-1se_resnext101_32x4d-bs-64-lr0.006-mom0.9-wd1e-5...
图3 再结合上一节中介绍的“SE 模块和 Residual Connection 叠加”,便构成了最终的 SE_ResNeXt 网络的 building block,重复堆叠即可形成整个 ResNeXt。 CIFAR-10 数据集介绍 至此,介绍完 ResNeXt 模型的模型原理和基本结构,我们准备开始分...
"runs/" + "May23_21-11-42_cs231n-1se_resnext50_32x4d-bs-64-clr0.06-0.006-mom0.9-wd1e-5-cutout4-minscale0.4-rota15-cas" + "/model_best.pth.tar", # 0.655, PW1 "runs/" + "May24_07-07-00_cs231n-1se_resnext50_32x4d-bs-64-lr0.0006-mom0.9-wd1e-5-cutout4-minscale0.4-...
"data/data6595/SE_ResNext50_32x4d_pretrained", "mode": "train", "num_epochs": 120, "train_batch_size": 32, "mean_rgb": [127.5, 127.5, 127.5], # 常用图片的三通道均值,通常来说需要先对训练数据做统计,此处仅取中间值 "use_gpu": False, "dropout_seed": None, "image_enhance_strategy...
"data/data6595/SE_ResNext50_32x4d_pretrained", "mode": "train", "num_epochs": 20, "train_batch_size": 30, "mean_rgb": [127.5, 127.5, 127.5], # 常用图片的三通道均值,通常来说需要先对训练数据做统计,此处仅取中间值 "use_gpu": True, "dropout_seed": None, "image_enhance_strategy"...