vgg16_bn-6c64b313.pth 人工智能 - 深度学习 Ed**离殇上传490.26 MB文件格式zip bn (0)踩踩(0) 所需:15积分
将BN层最后的ReLU函数替换成Linear线性函数,防止ReLU破坏特征 (2)倒残差结构: 利用与ResNet相反的方式,对BN层先放大,提取特征,再压缩 3、MobileNetV3 更新了BN层加入了SE注意力机制模块,对原有swich非线性激活函数修改为h-swich函数。 MobileV3-small模型 二、MobileNetV3-small的实现 利用VOC-devkit2012数据集中有...
通过对数据集进行旋转、缩放和平移等操作,可以增加模型对不同光照条件和拍摄角度的适应能力,从而提高分类的准确性和稳定性。 本研究的意义在于提供了一种基于改进的SE-VGG16-BN模型的水果图像分类系统,可以在农业、食品安全和市场调研等领域中得到广泛应用。通过准确分类和品种分级,可以帮助农民和市场调研人员更好地了解...
这里可以看到VGG16_bn的modules共有44个(这里不算全连接层),如果是VGG16则有31个(不算全连接层)。 下图是通过导入VGG16_bn模型在调试过程中的结果,可见与上面是一致。 三、模型预训练 3.1加载整个模型 基于pytorch模型预训练,首先都要导入加载模型。有两种方式,下面一一介绍。 1.采用在线下载,这种一般受网络原因...
MergeBN的原理:为了在前向推理时减少bn层带来的开销,在模型训练完毕后,可以将BN与卷积层直接融合(即将BN与CONV权重进行merge) 相关代码: 在Mobilener网络结构中: # Fuse Conv+BN and Conv+BN+Relu modules prior to quantizationdeffuse_model(self):forminself.modules():iftype(m) == ConvBNReLU: ...
{}Net.pth'.format(model_name) save_path = os.path.join(model_path, '{}Net.pth'.format(model_name)) # 保存权重的路径 for epoch in range(30): # 设置epoch的轮数 # train """ net.train():启用dropout,net.eval():关闭dropout Dropout:随机失活神将元,防止过拟合 但是只希望在训练的过程中...
//download.pytorch.or /models/v 19_ bn-c79401a0.pth, } 3)vgg类的定义,其中features表⽰对应的所有卷 以及池化层,avgpool表⽰平均池化 (池化分为平均池化以及最⼤池化),classifier 表⽰全连接层,共三层,_initialize_weights函数表⽰对⽹络参数进⾏初始化 class VGG(nn.Module) : def __ ...
这是因为应该使用的结构是vgg16_bn的结构,否则就没有bn层,改模型为https://download.pytorch.org/models/vgg16_bn-6c64b313.pth 又报错: Traceback (most recent call last): File"./run/vgg16/vgg16_prune_demo.py", line137,in <module>run() ...
对于这个网络我们在卷积层里做了如下操作:先33卷积然后再加一个BN最后再激活(通常来讲加BN效果会好一点)。nn.Conv2d里面的参数依次为:输入通道,输出通道,卷积核大小,步长,padding。 然后池化层就简单的转为22,且用的是平均池化。 最后分类的时候用的两个全连接层,输入512输出1024,过激活函数后,再由1024转为对应...
train和eval用于控制bn与dropout的行为。因为bn,dropout层比较特殊,2者在training和inference阶段的计算方法不同。例如bn,training阶段需要计算running-mean和running-var,但是在inference阶段不需要计算这2个参数,这2个参数来自训练阶段整个数据集的mean与var。 开始训练 num_epochs = 50 for epoch in range(num_epochs...