简介 EfficientNet源自Google Brain的论文EfficientNet: Rethinking Model Scaling for Convolutional Neural Networks...EfficientNet在网络变大时效果提升明显，把精度上限进一步提升，成为了当前最强网络。...EfficientNet的主要创新点并不是结构，不像ResNet、SENet发明了shortcut或attention机制，EfficientNet的base结构是利用结构搜索搜出来的，然后使用compound...EfficientNet使用了compound scaling方法，统一缩放网络深度、宽度和分辨率。 ?...最后，EfficientNet的延时相对于ResNet/GPipe也有5~6倍的提升。 ?
导读 本文介绍了一种高效的网络模型EfficientNet，并分析了 EfficientNet B0 至B7的网络结构之间的差异。...到目前为止，我们已经指定了要组合起来创建EfficientNet模型的所有内容，所以让我们开始吧。 模型结构 EfficientNet-B0 EfficientNet-B0架构。...(x2表示括号内的模块重复两次) EfficientNet-B1 EfficientNet-B1的结构 EfficientNet-B2 它的架构与上面的模型相同，唯一的区别是特征图(通道)的数量不同，...EfficientNet-B3 EfficientNet-B3的结构 EfficientNet-B4 EfficientNet-B4的结构 EfficientNet-B5 EfficientNet-B5...的结构 EfficientNet-B6 EfficientNet-B6的结构 EfficientNet-B7 EfficientNet-B7的结构 很容易看出各个模型之间的差异，他们逐渐增加了子block
的SIIM-ISIC Melanoma Classification比赛：https://www.kaggle.com/c/siim-isic-melanoma-classification ； 介绍efficientnet
到目前为止，我们已经指定了要组合起来创建EfficientNet模型的所有内容，所以让我们开始吧。 EfficientNet-B0 ? EfficientNet-B0架构。...(x2表示括号内的模块重复两次) EfficientNet-B1 ?...EfficientNet-B1的结构 EfficientNet-B2 它的架构与上面的模型相同，唯一的区别是特征图(通道)的数量不同，增加了参数的数量。 EfficientNet-B3 ?...EfficientNet-B3的结构 EfficientNet-B4 ? EfficientNet-B4的结构 EfficientNet-B5 ?...EfficientNet-B5的结构 EfficientNet-B6 ? EfficientNet-B6的结构 EfficientNet-B7 ?
复合缩放的方法分为两步： 第一步：固定\(\phi\)为1，这时候的网络（作者命名为EfficientNet-B0）不是很深，对这个网络利用公式2和3对\(\alpha, \beta, \gamma\)...第二步：固定\(\alpha, \beta, \gamma\)为常数，使用不同\(\phi\)的公式3放大EfficientNet-B0，依次得到EfficientNet-B1至B7。
文章共3200字，预计阅读时间12min 什么是EfficientNet 模型复合缩放方法 把问题用数学来描述 实验内容 模型复合缩放方法 EfficientNet的基线模型 efficientNet...这次，我们要介绍的是最新的网络结构——EfficientNet，就是一种标准化的模型扩展结果，通过下面的图，我们可以i只管的体会到EfficientNet b0-b7在ImageNet上的效果：对于ImageNet...历史上的各种网络而言，可以说EfficientNet在效果上实现了碾压 ?...EfficientNet的基线模型 EfficientNet使用了MobileNet V2中的MBCConv作为模型的主干网络，同时也是用了SENet中的squeeze and excitation方法对网络结构进行了优化...普通人来训练和扩展EfficientNet实在过于昂贵，所以对于我们来说，最好的方法就是迁移学习，稍后我会写一个Pytorch如何使用EfficientNet进行迁移学习的教程。 - END -
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文章来源: https://medium.com/@CinnamonAITaiwan/cnn%E6%A8%A1%E5%9E%8B-resnet-mobilenet-densenet-shufflenet-efficientnet...]) out = shufflenet_v2_block(inputs, 2, (3,3), stride=1, shuffle_group=2) print(get_num_params()) EfficientNet...EfficientNet由Google于2019年提出，透过Google AutoML的技术，搭建了八种高效的模型，分别为B0-B7，而如果我们将细节拆开来看，其实Bottleneck是由MobileNetV2...所提出的Inverted Residual Block加上Squeeze-and-Excitation Networks所组成，所以我们其实只要会搭建MBConv block就能重现EfficientNet...Depthwise Separable Convolution、MobileNetV2的跨接与先放大再压缩观念，并加入了Squeeze-and-Excitation Networks，所以整个架构上与EfficientNet
这是一个efficientnet-yolo3-tf2的源码，将yolov3的主干特征提取网络修改成了efficientnet 性能情况 所需环境 tensorflow-gpu==2.2.0 文件下载...训练所需的所有efficientnet权重可以在百度网盘下载 链接: https://pan.baidu.com/s/1ItGrFVQQjvY7y73a6UDVqA 提取码: s395 VOC数据集下载地址如下
上周52CV曾经第一时间报道了谷歌新出的算法EfficientNet： 谷歌大脑提出EfficientNet平衡模型扩展三个维度，取得精度-效率的最大化！ 引起了大家的广泛关注。 ?...在EfficientNet的系列模型中EfficientNet-B7在ImageNet数据集上达到 state-of-the-art 84.4% top-1 / 97.1% top-5 精度（这是目前ImageNet...其实对于EfficientNet模型，谷歌家是已经开源了的： https://github.com/tensorflow/tpu/tree/master/models/official/efficientnet...EfficientNet-B0参数量5.3 M与MobileNetV3参数量5.4 M接近，但在Top-1精度上EfficientNet-B0却足足比MobileNetV3 高1.1个百分点！...不过值得一提的是，EfficientNet是一种模型扩展方法，当然也可以将MobileNetV3作为EfficientNet的基模型，扩展得到一系列新模型，真正鹿死谁手还不一定呢^_^
arxiv.org/abs/1912.04749 作者团队：华科&依图&新加坡国立大学 时间：2019年12月11日 注：在ImageNet上77.0% Top-1 acc，仅357M FLOP，性能优于EfficientNet...具体而言，我们的方法仅用 357M FLOPs即可在ImageNet基准数据集上达到77.0％的top-1准确性，在相同的FLOP约束下均优于EfficientNet和MobileNetV3。
日，小米 AI 实验室 AutoML 团队（论文作者：初祥祥、张勃、李吉祥、李庆源、许瑞军）再次展示最新成果 SCARLET，超过 Google Brain 首席科学家 Quoc Le 团队提出的 EfficientNet...本次发布的 SCARLET 系列是直接对标 EfficientNet，在 ImageNet 1k 分类任务中达到 76.9% 的 Top-1 精度，目前是 <390 M FLOPs 量级的 SOTA。...至此，小米 AutoML 团队打造了 FairNAS、MoGA、SCARLET 三部曲，分别超过 Google 顶级团队的 MnasNet、MobileNetV3、EfficientNet。 ?
深度可分离2D卷积 EfficientNet：挤压和激活层 随着各种针对性能或计算效率进行改进的独特模型的出现，EfficientNet模型提出了这样的想法，即可以通过相似的体系结构解决这两个问题。...“Efficientnet: Rethinking model scaling for convolutional neural networks.” arXiv preprint arXiv:1905.11946
先通过MnasNet得到最原始的EfficientNet-B0，然后通过复合缩放得到最优的EfficientNet-B0，最后得到一系列EfficientNet模型。 ?...EfficientNet通过两个搜索步骤，先确定最优的EfficientNet-B0，然后再确定EfficientNet-B1到EfficientNet-B7，两个步骤如下: 先将 固定为1，然后通过一个小的...EfficientNet-B0最优的缩放系数分别为 。 然后固定住 ，缩放 获得EfficientNet-B1到EfficientNet-B7。 ?...02 EfficientNetV2 EfficientNetV2指出了EfficientNet存在的三个问题： EfficientNet在非常大的图片上训练速度慢。...EfficientNet槽点固然很多，但是不可否认，它对于工业界的影响力之大。 时至今日，对手换了一批又一批，EfficientNet还是那个EfficientNet，一个只有谷歌能玩的游戏。
安装使用方式 可以使用pip安装 1pip install efficientnet_pytorch 或者用源代码安装 1git clone https://github.com/lukemelas/EfficientNet-PyTorch...2cd EfficientNet-Pytorch 3pip install -e ....加载EfficientNet 1from efficientnet_pytorch import EfficientNet 2model = EfficientNet.from_name(‘efficientnet-b0...’) 加载预训练模型 1from efficientnet_pytorch import EfficientNet 2model = EfficientNet.from_pretrained(‘efficientnet-b0...传送门 GitHub https://github.com/lukemelas/EfficientNet-PyTorch Google原论文 EfficientNet: Rethinking Model
参考目录： 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...这次，我们要介绍的是最新的网络结构——EfficientNet，就是一种标准化的模型扩展结果，通过下面的图，我们可以i只管的体会到EfficientNet b0-b7在ImageNet上的效果：对于ImageNet...历史上的各种网络而言，可以说EfficientNet在效果上实现了碾压 ?...在这个约束下，网络的计算量大约是之前的 倍 ---- 以上就是EfficientNet的复合扩展的方式，但是这仅仅是一种模型扩展方式，我们还没有讲到EfficientNet到底是一个什么样的网络。...整个代码非常少，因为都写成API接口了嘛： from efficientnet_pytorch import EfficientNet model = EfficientNet.from_name('efficientnet-b0
今天，我们将深入探讨最新的研究论文"高效网络（EfficientNet，https://arxiv.org/pdf/1905.11946.pdf）"，它不仅注重提高模型的准确性，而且注重提高模型的效率。...EfficientNet 架构 尺度变换不会改变网络层的运算，所以最好先得到一个不错的基线网络，然后在此基础上对不同尺度进行混合放缩。...网络模块如下表所示： EfficientNet-B0 基线网络 MBConv 模块是指的 Inverted Residual Block 模块（在 MobileNet V2 中用到的），部分还包含了...References EfficientNet 论文： https://arxiv.org/abs/1905.11946 官方代码： https://github.com/tensorflow/tpu.../tree/master/models/official/efficientnet
前言 这是卷积神经网络学习路线的的第二十二篇文章，要介绍的是2019年Google Brain的大作EfficientNet，论文全名为EfficientNet：Rethinking Model Scaling...EfficientNet-B0 获得了BaseLine EfficientNet-B0后，通过下面两个步骤来进行模型缩放： 步骤一：首先确定，假设有两倍的可用资源，并根据公式2和3进行,,的小网格搜索。...作者找到了EfficientNet-B0满足约束的最佳值，，。 步骤二：将,,固定为常数，并使用公式3扩展具有不同的基线网络，以获得EfficientNet-B1至B7，见Table2。 ?...Table3 5.2 EfficientNet的ImageNet结果 Table2展示了从相同的BaseLine 网络EfficientNet-B0开始缩放的所有EfficientNet模型的性能。...Tabel4 5.3 EfficientNet迁移学习的结果 论文还在常用的迁移学习数据集上评估了EfficientNet，论文使用了ImageNet预训练模型并对新的数据集进行微调，数据集相关信息如Table6
EfficientNet EfficientNet[9]，这篇文章中要讨论的最后一个CNN。尽管它是在2019年底发布的，但它已经老了。如图7所示，该网络的性能超过了目前为止所有其他神经网络。...EfficientNet可以说是MobileNetv2，在网络规模上的调整。它真的很简单，并且非常有效，这也可能是它被称作Efficient的原因吧。...EfficientNet也会堆叠反向残差块，但对神经网络的深度、宽度和分辨率的任意选择提出了自己的理解：网络的深度对应于网络的层数。...EfficientNet提出了一种简单但有效的缩放技术，使用复合系数ɸ以原则性的方式均匀缩放网络的宽度、深度和分辨率。...上面说的是高情商的解释，如果你看不懂的话那么低情商的解释是什么呢：EfficientNet是暴力调参的结果 总结 2014年是深度学习的元年。
CNN在近几年的发展历程中，从经典的LeNet5网络到最近号称最好的图像分类网络EfficientNet，大量学者不断的做出了努力和创新。本讲我们就来梳理经典的图像分类网络。...作为本节的结尾，我们想重点提一下去年5月份谷歌大脑发布的号称目前最好的CNN分类网络的EfficientNet。 EfficientNet在吸取此前的各种网络优化经验的基础上提出了更加泛化的解决方法。...EfficientNet的核心在于提出了一种混合的模型缩放方法（Compound Model Scaling）算法来综合优化网络深度、宽度和分辨率，通过这种思想设计出来的网络能够在达到当前最优精度的同时...但EfficientNet也提高了我们普通人做深度学习的baseline，站在巨人的肩膀上，一直都是件值得兴奋的事情。...EfficientNet: Rethinking Model Scaling for Convolutional Neural Networks[J]. arXiv preprint arXiv:1905.11946
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