EfficientNet算法笔记

最新推荐文章于 2025-05-25 10:25:24 发布
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EfficientNet论文提出了一种新的模型缩放方法，通过综合优化网络宽度、深度和分辨率来提高分类网络的性能。这种方法通过compound model scaling算法在保持相似准确率的同时，显著减少了模型参数和计算量。实验表明，这种多维度优化优于单一维度优化，并已在其他分类模型上验证了其有效性。

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论文：EfficientNet: Rethinking Model Scaling for Convolutional Neural Networks
论文链接：https://arxiv.org/abs/1905.11946
代码链接：https://github.com/tensorflow/tpu/tree/master/models/official/efficientnet
第三方实现的PyTorch代码：https://github.com/lukemelas/EfficientNet-PyTorch

这篇ICML2019的论文对目前分类网络的优化提出更加泛化的思想，认为目前常用的加宽网络、加深网络和增加分辨率这3种常用的提升网络指标的方式之间不应该是相互独立的。因此提出了compound model scaling算法，通过综合优化网络宽度、网络深度和分辨率达到指标提升的目的，能够达到准确率指标和现有分类网络相似的情况下，大大减少模型参数量和计算量。

首先通过Figure2了解下model scaleing的含义。作者将目前分类网络的model scaling大致分为：加宽网络、加深网络和增大分辨率，也就是分别对应Figure2中的（b）、（c）、（d），这3个分别从不同的维度来做model scaling，举个例子，对ResNet网络做深度方面的model scaling可以得到ResNet50、ResNet101等不同深度的网络结构。而这篇论文要做的是将这3者结合起来一起优化，也就是（e）。

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EfficientNet-V2 论文以及代码解析
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05-31 1908
参看视频：论文解析 论文地址：论文地址 源码地址：tensorflow官方源码 pytorch代码地址：pytorch代码 这里的代码解析参考的是博主噼里啪啦的源码，下面对EfficientNetV2论文和代码进行解析。 EfficientNetV2网络框架1. 整体框架2. 代码中的实现3. Progressive Learning渐近学习策略4. 代码解析4.1. Drop_path函数4.2. ConvBNAct 类和SE类的实现4.3. MBconv block类和FusedMBconv block
efficient net 算法流程图
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efficient net 的流程图 Efficient Net的工作流程如图2所示。 1. 将图片经过第一个Conv3x3层转化为MBConv模块需要的输入维度； 2. 图片经过一系列的MBConv模块提取出特征图（feature map）；各个MBConv模块的参数进行了精细化调整以适应当前使用环境；组合式的尺度优化方法可以使网络获得更好的感受野； 3. 利用基于Fully-Convlutional-Neural-Network的特征图自适应连接方式。使用Conv1x1网络将能适应各种不同尺寸的特征图，并将其统一为我们需要的维度； 4. 最后通过输出的特征图完成图片的分类识别检测。
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逆熵而行
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​，平衡模型性能与效率，成为CV领域的标杆架构。2021年的V2版本进一步优化训练速度和硬件适配性，使其在工业界的落地应用更为广泛。输入 → 1x1升维 → Depthwise 3x3卷积 → SE注意力 → 1x1降维 → DropPath → 输出。EfficientNet由Google在2019年提出，​。EfficientNet系列通过​。
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卷积网络总结（3） EfficientNet 该网络使用到了神经网络结构搜索（Neural Architecture Search, NAS），了解不太多。但是这个网络太强了。先码吧，推荐几篇比较好的文章： EfficientNet论文讲解： https://zhuanlan.zhihu.com/p/67508423 https://www.cnblogs.com/yumoye/p/1...
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EfficientNet是一种卷积神经网络架构和缩放方法，由Google Research在2019年提出。它基于一个基础模型 EfficientNet-B0，通过一种复合系数（compound coefficient）来统一缩放网络的宽度、深度和分辨率。
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### EfficientNet 学习教程与笔记 #### 一、EfficientNet概述 EfficientNet是一种高效的卷积神经网络架构，在保持高精度的同时显著减少了参数量和计算成本。该模型通过复合缩放方法来优化网络宽度、深度以及分辨率之间的关系，从而实现更优性能[^1]。 #### 二、理论基础 - **复合缩放法**：不同于传统仅调整单一维度的方式，EfficientNet采用统一的比例因子同时扩大所有三个主要组件——深度（层数）、宽度（每层通道数）及输入图片大小。这种方法可以更好地平衡资源消耗与表现力。 - **MBConv模块**：基于MobileNetV2提出的逆残差瓶颈设计，结合Squeeze-and-Excitation机制进一步增强了表达能力并降低了运算负担。 ```python import tensorflow as tf from tensorflow.keras.applications import EfficientNetB0 model = EfficientNetB0(weights='imagenet') ``` 此段代码展示了如何利用Keras库快速加载预训练好的EfficientNet-B0版本模型进行迁移学习任务。 #### 三、实践指南 对于希望深入理解并掌握EfficientNet的同学来说，可以从以下几个方面入手： - 阅读原始论文《EfficientNet: Rethinking Model Scaling for Convolutional Neural Networks》，了解作者最初的设计思路和技术细节； - 参考官方GitHub仓库中的文档说明与示例程序，熟悉API接口调用方式及其应用场景； - 尝试使用TensorFlow/PyTorch框架搭建简易版EfficientNet，并逐步增加复杂度直至完全复现原作成果；
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