EfficientNet 简介

最新推荐文章于 2025-10-12 23:10:24 发布
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#深度学习 #神经网络

本文探讨了EfficientNet如何通过NAS技术平衡深度、宽度和分辨率，以实现高效能的网络设计。MBConv结构的关键组成部分，如1x1卷积、Depthwise Conv和SE模块，以及EfficientNet系列模型（B0-B7）的详细配置，展示了如何通过复合缩放方法优化网络性能。

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EfficientNet

单独适当增大深度、宽度或分辨率都可以提高网络的精确性，但随着模型的增大，其精度增益却会降低。此外，这三个维度并不是独立的（如：高分辨率图像需要更深的网络来获取更细粒度特征等），需要我们协调和平衡不同尺度的缩放，而不是传统的一维缩放。EfficientNet 的设想就是能否设计一个标准化的卷积网络扩展方法，既可以实现较高的准确率，又可以充分的节省算力资源。其通过 NAS（Neural Architecture Search）技术来搜索网络的图像输入分辨率 r，网络的深度 depth 以及 channel 的宽度 width 三个参数的合理化配置。
在这里插入图片描述

  • 增加网络的深度 depth 能够得到更加丰富、复杂的特征并且能够很好的应用到其它任务中。但网络的深度过深会面临梯度消失，训练困难的问题
  • 增加网络的 width 够获得更高细粒度的特征并且也更容易训练，但对于 width 很大而深度较浅的网络往往很难学习到更深层次的特征
  • 增加输入网络的图像分辨率能够潜在地获得更高细粒度的特征模板，但对于非常高的输入分辨率，准确率的增益也会减小。并且大分辨率图像会增加计算量

第 i 个 层 的 操 作 可 以 看 成 映 射 函 数 ： Y i = F i ( X i ) 若 网 络 N 由 k 个 层 组 成 的 ， 则 可 表 示 为 ： N = F k ⨀ . . . ⨀ F 2 ⨀ F 1 ( X 1 ) = ⨀ j = 1... k F i ( X 1 ) 论 文 中 对 整 个 网 络 的 运 算 进 行 抽 象 ： N = ⨀ i = 1... s F i L i ( X < H i , W i , C i > ) \begin{aligned} &第 i 个层的操作可以看成映射函数：Y_i = F_i(X_i) \\ &若网络 N 由 k 个层组成的，则可表示为：N = F_k \bigodot ... \bigodot F_2 \bigodot F_1(X_1) = \bigodot_{j=1...k}F_i(X_1) \\ &论文中对整个网络的运算进行抽象：N = \bigodot_{i=1...s}F_i^{L_i}(X_{<H_i, W_i, C_i>}) \\ \end{aligned} ​第i个层的操作可以看成映射函数：Yi​=Fi​(Xi​)若网络N由k个层组成的，则可表示为：N=Fk​⨀...⨀F2​⨀F1​(X1​)=j=1...k⨀​Fi​(X1​)论文中对整个网络的运算进行抽象：N=i=1

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YOLOv8 更换主干网络之 EfficientNet 详解
走向CTO的路上...
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EfficientNet 是一种轻量级高效的卷积神经网络架构，旨在为图像识别任务提供更高的性能和效率。它通过使用复合缩放、深度卷积分解、逐层通道扩展等技术来实现，在保持精度的同时显著降低了模型的计算量和参数量。
EfficientNet-B6模型实现ISIC皮肤镜图像数据集分类
10-27 1265
EfficientNet-B6模型的应用与优化： 该项目采用了EfficientNet-B6模型，这是一种高效的卷积神经网络结构。EfficientNet通过复合缩放方法，在提升模型精度的同时降低了计算成本，尤其适用于计算资源受限的环境。EfficientNet-B6相较于较小的模型具备更高的参数量和计算复杂度，因此在处理高分辨率皮肤镜图像时能够提取更多细节特征，提升分类精度。此外，模型的分类器部分进行了定制，原有的分类层被替换为适应特定分类任务的输出层，确保其与皮肤病变分类任务的需求相匹配。
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EfficientNet模型：高效卷积神经网络的革命性突破。
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10-12 464
EfficientNet是由Google Research团队在2019年提出的一系列高效卷积神经网络模型，其核心创新在于通过复合缩放（Compound Scaling）方法统一调整网络的深度、宽度和分辨率，显著提升了模型的性能和计算效率。EfficientNet在ImageNet等基准数据集上实现了超越传统模型的准确率，同时参数量和计算量大幅减少，成为轻量级深度学习模型的标杆。
EfficientNet-B0详解
weixin_44777827的博客
10-14 1万+
文章转载来自：Dormineered 内容有些词汇翻译不准确，请见谅！！！个人整理不易，包含参数计算内容，更多训练阶段细节会在后期更新。转载请注明 EfficientNets是谷歌大脑的工程师谭明星和首席科学家Quoc V. Le在论文《EfficientNet: Rethinking Model Scaling for Convolutional Neural Networks》中提出。该模型的基础网络架构是通过使用神经网络架构搜索（neural architecture search）设计得到。卷积神经
【EfficientNet】EfficientNet网络结构及代码详解
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文章目录1 从三个问题出发2感谢链接 1 从三个问题出发 对于一个网络，输入图像分辨越高越好？ 设计网络时，越深越好？ 设计网络时，越宽越好？ 回答： 总体而言，是的。 图像分辨率越高，网络能得到 潜在的 更高细粒度的特征channel。但有瓶颈，且会增加计算量，分辨率太高，得不偿失。 网络越深，学习到的特征越丰富、复杂。但太深容易造成梯度消失，导致训练困难。 网络越宽，网络能得到更高粒度的特征，且容易训练。但光宽不深的话，学习不到深层次的特征，且要综合衡量计算量的问题。 EfficientNet闪
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03-12
efficientnet-b6-c76e70fd.pth EfficientNet b6模型，可用作EfficientDet-D7训练的预训练模型
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对EfficientNet网络搭建的学习记录
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12-27 2657
通常，在 CNN 架构中，扩展过程（增加层数）是一项艰巨的工作，因为有许多方法可以扩展。可以看出，当组合使用这些方法时，比仅使用一种方法会产生更好的结果。例如，从下图中我们可以看到，当分辨率和宽度都增加而不是单独增加它们时，会产生最佳结果。NAS用于找到最强大的架构，同时检查参数数量，从而提供非常高效和优化的模型。正在寻找更高效、更优化的架构，并考虑几个参数，并具有更好的性能。使用这三种方法中的任何一种进行纵向扩展都会获得更好的性能，但性能的提高会饱和，并且在一段时间后不会改善。是其中最重要的一种。
EfficientNet介绍
qq128252的博客
12-24 2万+
这里写目录标题卷积神经网络精度提升的经验EfficientNet特点三级目录 卷积神经网络精度提升的经验 网络深度的增加，典型的如resnet,就是通过残差网络的堆叠，增加网络层数，以此来提升精度。 网络宽度的增加，通过增加每层网络的特征层数，提取更多的特征，以此来提升精度。 图像分辨率的增加，分辨率越高的图像，所能获取的信息越多，网络能够学习到更多的特征，从而提升精度。 EfficientNet特点 历史的研究表面，对于卷积神经网络的提升，着重点在于网络深度，网络宽度，分辨率这三个维度。因此，effi
26_EfficientNet网络详解
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简单有趣的轻量级网络 Efficientnet（可以直接替换自己数据集）-直接放置自己的数据集就能直接跑。跑的代码有问题的可以在评论区（网络结构详解+详细注释代码+核心思想讲解）——pytorch实现
爱吃橘子的小翟
05-03 3288
这期博客我们来学习一下Efficientnet网络，属于NAS系列中最优秀的轻量级网络之一，通过NAS搜索的方式确定最佳的网络结构。之前的神经网络的宽度深度，输入图像的分辨率，是怎么获得的呢，说白了就是经验，研究人员通过无数的设计经验获得的，但是网络的发展不可能一直通过经验，如何获取最佳的结构是大家研究的问题。Efficientnet论文下载地址：https://arxiv.org/abs/1905.11946在Efficientnet出现之前，大家都在纠结对于提高网络性能的三点要求：
轻量级网络模型之EfficientNet
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03-01 1608
1.提出了一种新的缩放方法compound scaling： 通过复合系数来统一地缩放depth, width, resolution的尺寸; 通过神经网络架构搜索NAS设计了baseline model, 并将该缩放方法应用后， 在提升精度的同时所需的参数两大大减少。 并且该缩放方法应用到其他模型（MobileNet, ResNet等）上也有很好的效果 EfficientNet-Bx. EfficientNet: Rethinking Model Scaling for Convolutional Neu
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Efficientnet网络详解及构建
qq_52053775的博客
05-21 8407
1.EffificientNet的基线网络 2.MBConv结构 如图所示，1*1的卷积用于升维，将输入通道数变为filters_in * expand_ratio,Depwise Conv是深度可分离卷积，SE是Squeeze-and-Excitation模块，是Luong注意力机制在图像中的应用，下面1*1的卷积用于降维，将维度调整为filters_out，最后是Dropout层，减少过拟合。 2.1 深度可分离卷积 对于5x5x3的输入，如果想要得到3x3x4的f...
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panghuzhenbang的博客
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论文地址：2021 CVPR --Google 《EfficientNetV2: Smaller Models and Faster Training》 亮点： 使用训练感知神经结构搜索和缩放的组合，以共同优化训练速度和参数效率； 在EfficientNet的基础上，引入了Fused-MBConv到搜索空间中； 引入渐进式学习策略、自适应正则强度调整机制使得训练更快； 进一步关注模型的推理速度与训练速度。 1. 引言 论文提出一种训练速度更快、参数量更少的卷积神经网络EfficientNet
【图像分类】用通俗易懂代码的复现EfficientNetV2，Python面试Python基础
2401_84239830的博客
04-10 1379
这是我花了几天的时间去把Python所有方向的技术点做的整理，形成各个领域的知识点汇总，它的用处就在于，你可以按照上面的知识点去找对应的学习资源，保证自己学得较为全面。最近我才对这些路线做了一下新的更新，知识体系更全面了。
efficientnet
05-29
### 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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