EfficientNet网络简介及Matlab实现

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本文介绍了EfficientNet网络,一种在有限计算资源下提供高性能的CNN。EfficientNet通过平衡网络深度、宽度和分辨率提高效率。核心是复合系数,用于扩展网络的三个维度。在Matlab中实现EfficientNet,需要Deep Learning Toolbox Model。示例代码展示了如何预处理输入图像并进行分类。

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EfficientNet网络简介及Matlab实现

EfficientNet是一种高效而强大的卷积神经网络(Convolutional Neural Network,简称CNN),它在计算资源有限的情况下实现了出色的性能。EfficientNet的设计理念在于平衡网络的深度、宽度和分辨率,以获得更好的性能和更高的效率。本文将介绍EfficientNet网络的基本原理,并提供Matlab实现的源代码。

EfficientNet的核心思想是使用复合系数(compound coefficient)来扩展网络。复合系数由三个不同的维度组成,即深度(depth)、宽度(width)和分辨率(resolution)。深度指的是网络的层数,宽度是指每层的通道数,而分辨率则是输入图像的分辨率。通过调整这三个维度,可以在不增加计算资源的情况下改善网络的性能。

EfficientNet的结构由多个重复的组块(block)组成,每个组块包含多个卷积层和标准化层。在每个组块之间,还有一些降采样层用于减小特征图的尺寸。这种层次化的结构使得EfficientNet能够有效地捕捉不同尺度的图像特征。

以下是使用Matlab实现EfficientNet网络的示例代码:

% 导入EfficientNet网络模型
net = efficientnetb0;

% 读取并预处理输入
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