求解参数:通过固定φ=1,通过网格搜索(grid search)得到最优的α、β、γ,得到基本模型EfficientNet-B0。 扩展模型:固定α、β、γ的值,通过调整φ的大小,获得EfficientNet-B1到B7。φ的大小决定了资源消耗的大小。 核心代码 importsys sys.path.append('tpu/models/official/efficientnet')frommodeling.architectureimpo...
DeepBreast是一个新颖的深度学习框架,专为乳腺癌检测设计。该框架采用了基于EfficientNet的卷积神经网络,并结合了一个复杂的图像增强和预处理流程来提高模型对乳腺X光图像中微小病变的识别能力。在DDSM(数字数据库筛查乳腺X射线摄影)数据集上的测试结果表明,DeepBreast在乳腺癌检测方面达到了高于现有方法的性能。 Capsule N...
yolov8最新版本添加注意力机制和EfficientNetv2,注意力机制有:全局注意力机制(GAM)、SE注意力机制、CBAM注意力机制、CA注意力机制。
随着交通事故的不断增加和交通管理的日益重要,车辆识别系统在交通领域中的应用变得越来越重要。车辆颜色和车牌识别系统是车辆识别系统中的一个重要组成部分,它可以帮助交通管理部门监控交通流量、追踪犯罪嫌疑人以及实施交通违法行为的监管。因此,提高车辆颜色和车牌识别系统的准确性和效率对于交通管理具有重要意义。 目前,基...
同时,Next-ViTL在TensorRT上比EfficientNet-B5 [32]和ConvNeXt-B快4.0倍和1.4倍,在CoreML上快3.2倍和44倍,准确性相似。在先进的ViT方面,Next-ViT-S在TensorRT上的推理速度比Twins-SVT-S [3]快1.3倍,准确性提高了0.8%。Next-ViT-B在TensorRT上的推理延迟比CSwin-T [6]压缩了64%,准确性提高了0.5%。最后,...
该框架采用了基于EfficientNet的卷积神经网络,并结合了一个复杂的图像增强和预处理流程来提高模型对乳腺X光图像中微小病变的识别能力。在DDSM(数字数据库筛查乳腺X射线摄影)数据集上的测试结果表明,DeepBreast在乳腺癌检测方面达到了高于现有方法的性能。 Capsule Networks(CapsNet)由于其独特的架构设计,能够捕捉图像中的...
Keras beit,caformer,CMT,CoAtNet,convnext,davit,dino,efficientdet,edgenext,efficientformer,efficientnet,eva,fasternet,fastervit,fastvit,flexivit,gcvit,ghostnet,gpvit,hornet,hiera,iformer,inceptionnext,lcnet,levit,maxvit,mobilevit,moganet,nat,nfnets,pvt,swin,tinynet,tinyvit,uniformer,volo,vanillanet,...
plot_series = ["efficientnetv2",'tinynet','lcnet','mobilenetv3','fasternet','fastervit','ghostnet','inceptionnext','efficientvit_b','mobilevit','convnextv2','efficientvit_m','hiera', ] plot_func.plot_model_summary( plot_series, model_table="model_summary.csv", log_scale_x=True, ...
优化网络结构:通过进一步优化网络结构,如增加更多的卷积层和特征融合模块,可以提高模型的特征提取能力。此外,通过引入更高效的网络结构,如EfficientNet,可以进一步提高模型的计算效率。 引入新的损失函数:除了CIoU损失函数外,还可以尝试引入其他先进的损失函数,如DIoU(Distance Intersection over Union)和GIoU(Generalized Inte...
Efficientnet: Rethinking model scaling for convolutional neural networks[C]//International conference on machine learning. PMLR, 2019: 6105-6114. [4]: Zhao Z Q, Zheng P, Xu S, et al. Object detection with deep learning: A review[J]. IEEE transactions on neural networks and learning systems...