https://arxiv.org/pdf/1905.11946.pdf https://github.com/tensorflow/tpu/tree/master/models/official/efficientnet tf2實現https://github.com ...

參考目錄： 目錄 1 EfficientNet 1.1 概述 1.2 把擴展問題用數學來描述 1.3 實驗內容 1.4 compound scaling method 1.5 EfficientNet的基線模型 ...

EfficientNet 單獨適當增大深度、寬度或分辨率都可以提高網絡的精確性，但隨着模型的增大，其精度增益卻會降低。此外，這三個維度並不是獨立的（如：高分辨率圖像需要更深的網絡來獲取更細粒度特征等），需要我們協調和平衡不同尺度的縮放，而不是傳統的一維縮放。EfficientNet 的設想 ...

嗯... 首先讓我們引入高精度這個東西.... 相信大家都會做A+B Problem 這道題....輸出的是A+B 的值.... 可你想 ...

速度優化的方向：1、減少輸入圖片的尺寸， 但是相應的准確率可能會有所下降2、優化darknet工程源代碼（去掉一些不必要的運算量或者優化運算過程）3、剪枝和量化yolov3網絡（壓縮模型---> 減枝可以參考tiny-yolo的過程 ， 量化可能想到的就是定點化可能也需要犧牲精度 ...

概述 總體而言，這兩篇論文都在追求一件事，那就是它們名字中都有的 efficient。只是兩篇文章的側重點不一樣，EfficientNet 主要時研究如何平衡模型的深度 (depth)、寬度 (width) 以及分辨率 (resolution) 以獲得更好的性能，並使用了一個復合系數 ...

摘要： 一般情況下，我們都會根據當前的硬件資源來設計相應的卷積神經網絡，如果資源升級，可以將模型結構放大以獲取更好精度。我們系統地研究模型縮放並驗證網絡深度，寬度和分辨率之間的平衡以得到更好的性能表現。基於此思路，提出了一種新的縮放方法：利用復合系數來統一縮放模型的所有維度，達到 ...

EfficientNet算法筆記 https://blog.csdn.net/u014380165/article/details/90812249 論文：EfficientNet ...