EfficientNet

论文提出EfficientNets,基于深度、宽度、输入图片分辨率共同调节。EfficientNet - B7在Imagenet表现出色,比GPipe小且快。介绍了模型尺度化方法、卷积网络定义、优化问题及组合式尺度化方法,还提及EfficientNet - B0网络结构,其组合式优化方法可用于其他网络。

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论文:EfficientNet: Rethinking Model Scaling for Convolutional Neural Networks

Githubhttps://github.com/tensorflow/tpu/tree/master/models/official/efficientnet

 

论文基于深度(depth),宽度(width),输入图片分辨率(resolution)的共同调节,提出了EfficientNets。其中,EfficientNet-B7取得了Imagenet 84.4%top1准确性,97.1%top5准确性。并且比现有最好的方法GPipe小了8.4倍,快了6.1倍。

模型的尺度化方法:

 

(a)原始1.0版本的基础模型

(b)通道数扩大

(c)深度扩大

(d)输入图像分辨率扩大

(e)基于通道数,深度,输入图像的组合式扩大

 

卷积网络可以定义为N

H表示输入图像高度,

W表示输入图像宽度

C表示输入图像通道数

X表示输入的张量

FiLi表示第istage的第F层重复L

 

优化问题可以定义为

组合式尺度化方法(compound scaling method):

α; β; γ为常量。

Φ是用户指定的尺度化参数

将网络的深度加倍,将会使得计算量变为原来的2倍,将网络的通道宽度和分辨率加倍将会使得计算量变为原来的4倍。因此,设置α · β2 · γ2 2,最终的计算量FLOAPS数目为

 

EfficientNet-B0网络结构:

其中,MBConv为取反的bootlenet单元,即mobilev2的瓶颈单元。然后将shortcut部分改为se模块。

其中drop_connect个人理解类似于dropout

def drop_connect(inputs, is_training, drop_connect_rate):
  """Apply drop connect."""
  if not is_training:
    return inputs

  # Compute keep_prob
  # TODO(tanmingxing): add support for training progress.
  keep_prob = 1.0 - drop_connect_rate

  # Compute drop_connect tensor
  batch_size = tf.shape(inputs)[0]
  random_tensor = keep_prob
  random_tensor += tf.random_uniform([batch_size, 1, 1, 1], dtype=inputs.dtype)
  binary_tensor = tf.floor(random_tensor)
  output = tf.div(inputs, keep_prob) * binary_tensor
  return output

实验结果:

实验感受野:

本文的组合式尺度优化方法具体更好的感受野。

 

总结:

  1. EfficientNetB0B7系列,是一系列快速高精度的模型。
  2. 组合式的优化方法,可以应用于MobileNetsResnet系列网络。
### EfficientNet 简介与使用教程 EfficientNet 是一种基于卷积神经网络(CNN)的深度学习模型,其核心思想是通过复合缩放方法(compound scaling method)在模型的宽度、深度和分辨率之间找到最佳平衡点[^3]。这种方法使得 EfficientNet 在计算资源有限的情况下依然能够取得出色的性能表现。 #### 1. 安装与导入 为了使用 EfficientNet 模型,首先需要安装相关库。以 PyTorch 版本为例,可以通过以下命令安装 `efficientnet-pytorch` 库: ```bash pip install efficientnet-pytorch ``` 安装完成后,可以导入并实例化 EfficientNet 模型。例如加载预训练的 EfficientNet-B0 模型: ```python from efficientnet_pytorch import EfficientNet model = EfficientNet.from_pretrained('efficientnet-b0') ``` 上述代码中,`EfficientNet.from_pretrained` 方法会自动下载并加载预训练权重[^1]。 #### 2. 参数配置 EfficientNet 的参数配置通常包括以下几个方面: - **batch_size**: 训练批次大小,影响内存占用和收敛速度[^4]。 - **learning_rate**: 学习率,控制模型参数更新的速度。 - **epochs**: 训练轮数,决定模型训练的时间长度。 - **optimizer**: 优化器类型,如 Adam 或 SGD。 - **data_path**: 数据集路径,指定训练和验证数据的位置。 - **model_name**: 模型名称,例如 `efficientnet_b0` 到 `efficientnet_b7`[^4]。 - **output_dir**: 输出目录,用于保存训练结果和模型权重。 一个典型的配置文件示例如下: ```json { "batch_size": 32, "learning_rate": 0.001, "epochs": 100, "optimizer": "adam", "data_path": "path/to/dataset", "model_name": "efficientnet_b0", "output_dir": "path/to/output" } ``` #### 3. 使用教程 以下是使用 EfficientNet 进行训练和评估的基本流程: - **训练模型**: 在训练过程中,需要定义数据加载器、损失函数和优化器,并将这些组件与模型结合。例如: ```python import torch from torch.utils.data import DataLoader from torchvision import datasets, transforms # 数据预处理 transform = transforms.Compose([ transforms.Resize((224, 224)), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225]) ]) train_dataset = datasets.ImageFolder(root="path/to/train", transform=transform) train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=32, shuffle=True) # 定义模型、损失函数和优化器 model = EfficientNet.from_pretrained('efficientnet-b0') criterion = torch.nn.CrossEntropyLoss() optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001) # 训练循环 for epoch in range(100): for images, labels in train_loader: outputs = model(images) loss = criterion(outputs, labels) optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step() ``` - **评估模型**: 在评估阶段,可以加载训练好的权重并进行预测。例如: ```python ckpt = 'path/to/your/trained_weights.pth' model.load_state_dict(torch.load(ckpt)) model.eval() test_dataset = datasets.ImageFolder(root="path/to/test", transform=transform) test_loader = DataLoader(test_dataset, batch_size=32, shuffle=False) correct = 0 total = 0 with torch.no_grad(): for images, labels in test_loader: outputs = model(images) _, predicted = torch.max(outputs.data, 1) total += labels.size(0) correct += (predicted == labels).sum().item() accuracy = 100 * correct / total print(f'Accuracy: {accuracy:.2f}%') ``` #### 4. 应用场景 EfficientNet 因其高效的计算能力和广泛的适用性,在多种实际场景中表现出色,包括但不限于: - 移动设备上的图像识别和分类任务。 - 边缘计算设备中的实时视频分析[^3]。 - 大型数据集的在线学习服务。 ###
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