本文首发于个人博客https://kezunlin.me/post/88fbc049/,欢迎阅读最新内容! keras efficientnet introduction Guide About EfficientNet Models compared with resnet50, EfficientNet-B4 improves the top-1 accuracy from 76.3% of ResNet-50 to 82.6% (+6.3%), under similar FLOPS co…

摘要: 一般情况下,我们都会根据当前的硬件资源来设计相应的卷积神经网络,如果资源升级,可以将模型结构放大以获取更好精度.我们系统地研究模型缩放并验证网络深度,宽度和分辨率之间的平衡以得到更好的性能表现.基于此思路,提出了一种新的缩放方法:利用复合系数来统一缩放模型的所有维度,达到精度最高效率最高.复合系数有:w卷积核大小,d神经网络深度,r分辨率大小.在之前的MobileNet和ResNet上已展示了这种缩放方法的高效性. 使用神经架构搜索设计了一个主干网络,并且将模型放大获取一系列模型,我们称…

1. Abstract 本文旨在简单介绍下各种轻量级网络,纳尼?!好吧,不限于轻量级 2. Introduction 2.1 Inception 在最初的版本 Inception/GoogleNet,其核心思想是利用多尺寸卷积核去观察输入数据.举个栗子,我们看某个景象由于远近不同,同一个物体的大小也会有所不同,那么不同尺度的卷积核观察的特征就会有这样的效果.于是就有了如下的网络结构图: 图1: Inception module, naive version 于是我们的网络就变胖了,通过增加网络的…

EfficientNet是谷歌大脑在2019年提出的,论文地址是:https://arxiv.org/pdf/1905.11946.pdf 这篇文章主要想解决的一个问题是,如何平衡网络的深度.宽度和分辨率来提高模型的准确率. 通常而言,提高网络的深度.宽度和分辨率来扩大模型,从而提高模型的泛化能力.但如果单一提高某个参数的话,模型准确率很快会达到饱和,如下图所示. 因此,需要同时对深度.宽度和分辨率来进行调整.作者提出了“复合相关系数(compound coefficient)”来动态提高这3个…

[导读]谷歌AI研究部门华人科学家再发论文<EfficientNet:重新思考CNN模型缩放>,模型缩放的传统做法是任意增加CNN的深度和宽度,或使用更大的输入图像分辨率进行训练,而使用EfficientNet使用一组固定额缩放系数统一缩放每个维度,超越了当先最先进图像识别网络的准确率,效率提高了10倍,而且更小. 目前提高CNN精度的方法,主要是通过任意增加CNN深度或宽度,或使用更大的输入图像分辨率进行训练和评估. 以固定的资源成本开发,然后按比例放大,以便在获得更多资源时实现更好的准确性…

参考目录: 目录 1 EfficientNet 1.1 概述 1.2 把扩展问题用数学来描述 1.3 实验内容 1.4 compound scaling method 1.5 EfficientNet的基线模型 2 PyTorch实现 文章来自微信公众号[机器学习炼丹术].我是炼丹兄,如果有疑问或者想要和炼丹兄交流的可以加微信:cyx645016617. efficientNet的论文原文链接: https://arxiv.org/pdf/1905.11946.pdf 模型扩展Model sca…

概述 总体而言,这两篇论文都在追求一件事,那就是它们名字中都有的 efficient.只是两篇文章的侧重点不一样,EfficientNet 主要时研究如何平衡模型的深度 (depth).宽度 (width) 以及分辨率 (resolution) 以获得更好的性能,并使用了一个复合系数 (compound coefficient) 来统一调整模型的规模.EfficientDet 的亮点在于提出了 BiFPN (双向特征金字塔网络?),其实就是目标检测中的 neck 部分用于特征图的融合,然后在这个…

增加模型精度的方法有增加网络的深度,特征图的通道数以及分辨率(如下图a-d所示).这篇文章研究了模型缩放,发现仔细平衡网络的深度.宽度和分辨率可以获得更好的性能(下图e).在此基础上,提出了一种新的缩放方法,使用一个简单而高效的复合系数来均匀地标度深度/宽度/分辨率的所有维度,不仅取得了SOTA,而且参数更少,计算复杂度更低. 一个卷积层\(i\)可以定义为\(Y_{i}=\mathcal{F}_{i}\left(X_{i}\right)\),其中\(\mathcal{F}_{i}\)是操作符,…

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SSD代码笔记 + EifficientNet backbone 练习 ssd代码完全ok了,然后用最近性能和速度都非常牛的Eifficient Net做backbone设计了自己的TinySSD网络,没有去调参,所以网络并没有很好的收敛,之后我会调一调,实际去应用. torch.clamp torch.clamp(input, min, max, out=None) → Tensor 就是clip的功能 eg: >>> a = torch.randn(4) >>> a…