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 ...
一 簡單回顧EfficientNet結構 EfficientNet B baseline netwwork網絡列表參數,有 個stage,其中 使用的operator全部都是MBConv。 MBConv的結構 在它的主分支上,先是一個 的升維卷積,個數是channel的n倍,然后是BN Swish激活函數 然后,是我們的DW卷積,接上BN Swish激活函數 然后是SE注意力機制模塊 接着是 降維 ...
2021-06-08 20:17 0 1433 推薦指數:
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 ...
深度學習入門----EfficientNet解讀 2019-06-07 19:13:08 Trent1985 閱讀數 7382更多 分類專欄: 深度學習入門 ...
EfficientNet算法筆記 https://blog.csdn.net/u014380165/article/details/90812249 論文:EfficientNet ...
EfficientNet是谷歌大腦在2019年提出的,論文地址是:https://arxiv.org/pdf/1905.11946.pdf 這篇文章主要想解決的一個問題是,如何平衡網絡的深度、寬度和分辨率來提高模型的准確率。 通常而言,提高網絡的深度、寬度和分辨率來擴大模型,從而提高模型的泛化 ...
https://arxiv.org/pdf/1905.11946.pdf https://github.com/tensorflow/tpu/tree/master/models/official/efficientnet tf2實現https://github.com ...
EfficientNetV2 與EfficientNet相比,V2進行了精簡。方便理解搭建的過程。 1、drop_path方法 與之前的相同。 2、DropPath類 在DropPath類中,正向傳遞過程,輸出直接調用drop_path方法。 3、ConvBNAct類 卷積 ...
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 ...
1. Abstract 本文旨在簡單介紹下各種輕量級網絡,納尼?!好吧,不限於輕量級 2. Introduction 2.1 Inception 在最初的版本 Inception/Google ...