EfficientNet-PyTorch

最新推荐文章于 2025-04-05 00:30:56 发布
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分类专栏： pytorch 文章标签： efficientnet
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EfficientNet-PyTorch：EfficientNet的PyTorch实现
02-24
EfficientNet PyTorch 快速开始 使用pip install efficientnet_pytorch的net_pytorch并使用以下命令加载经过预训练的EfficientNet： from efficientnet_pytorch import EfficientNet model = EfficientNet . from_pretrained ( 'efficientnet-b0' ) 更新 更新（2020年8月25日） 此更新添加： 一个新的include_top （默认： True ）选项（ ） 使用连续测试 代码质量改进和修复（ ） 更新（2020年5月14日） 此更新添加了全面的注释和文档（感谢@workingcoder）。 更新（2020年1月23日） 此更新基于对抗训练添加了新类别的预训练模型，称为advprop 。 重要的是要注意，
Python-EfficientNet的一个PyTorch实现
08-11
EfficientNet的一个PyTorch实现
探索高效网络：EfficientNet-PyTorch
gitblog_00005的博客
04-25 497
探索高效网络：EfficientNet-PyTorch EfficientNet-PyTorchA PyTorch implementation of EfficientNet and EfficientNetV2 (coming soon!)项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ef/EfficientNet-PyTorch 项目简介 在深度学习领域，模型的效...
anaconda安装使用+pytorch环境配置（cpu）+pycharm环境配置（详细教程）
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2302_77045867的博客
04-05 2547
anaconda安装使用(CPU)与pycharm环境配置
神经网络—EfficientNet（pytorch）
2403_86447519的博客
08-30 3981
EfficientNet-B0 的实现
pytorch padding_pytorch笔记：Efficientnet微调
weixin_39664010的博客
11-12 573
pytorch中有为efficientnet专门写好的网络模型，写在efficientnet_pytorch模块中。模块包含EfficientNet的op-for-op的pytorch实现，也实现了预训练模型和示例。安装Efficientnetpytorch EfficientnetInstall via pip:pip Or install from source:git clone lukem...
EfficientNet-Pytorch:在EfficientNet上训练自己的数据集的演示
05-12
感谢> ，我只是简单地演示如何基于EfficientNet-Pytorch训练自己的数据集。 步骤1：准备自己的分类数据集 然后，数据目录应如下所示： -dataset\ -model\ -train\ -1\ -2\ ... -test\ -1\ -2\ ... 步骤2：...
gen-efficientnet-pytorch:预先训练的EfficientNet，EfficientNet-Lite，MixNet，MobileNetV3 V2，MNASNet A1和B1，FBNet，单路径NAS
04-29
添加由我自己用timm训练的更新的PyTorch训练的EfficientNet-B3砝码（82.1 top-1） 添加由提供的PyTorch训练有素的EfficientNet-Lite0（75.5 top-1） 更新ONNX和Caffe2导出/实用程序脚本以与最新的PyTorch / ONNX...
EfficientNet-PyTorch-master.zip
05-29
EfficientNet-PyTorch 是一个基于 PyTorch 框架实现的高效网络（EfficientNet）模型库。EfficientNet 是 Google 研究人员于2019年提出的一种深度学习网络架构，其设计目标是通过平衡网络宽度、深度和分辨率，以在...
EfficientNet-PyTorch 模型
07-01
EfficientNet-PyTorch 是一个基于 PyTorch 框架实现的高效卷积神经网络（EfficientNet）库。这个模型集合了现代深度学习技术的精华，旨在提供一种平衡参数数量、计算成本和性能的网络结构。EfficientNet 的核心设计...
EfficientNet-PyTorch:EfficientNet和EfficientNetV2的PyTorch实现（即将推出！）
05-10
EfficientNet PyTorch 快速开始 使用pip install efficientnet_pytorch的net_pytorch并使用以下命令加载经过预训练的EfficientNet： from efficientnet_pytorch import EfficientNet model = EfficientNet . from_...
EfficientNet-Lite:EfficientNet-lite的Pytorch实现。 提供ImageNet预训练模型
05-09
高效Net-Lite火炬 Google的Pytorch实现。 提供imagenet预训练模型。 在EfficientNet-Lite中，所有的SE模块均被删除，所有的交换层都被ReLU6取代。 对于边缘设备，它比EfficientNet-B系列更友好。 型号详情： 模型 参量 MAdds Top1 Acc（官方） Top1 Acc（此回购） 前5名 efficiencynet-lite0 470万 407M 75.1％ 71.73％ 90.17％ efficiencynet-lite1 540万 631M 76.7％ 74.71％ 92.01％ efficiencynet-lite2 610万 899M 77.6％ 77.14％ 93.54％ efficiencynet-lite3 820万 1.44B 79.8％ 78.91％ 94.37
Python-PyTorch实现的EfficientNet重新思考卷积神经网络的模型缩放
08-12
PyTorch实现的“EfficientNet：重新思考卷积神经网络的模型缩放”
EfficientNet网络详解并使用pytorch搭建模型
STATEABC的博客
05-04 5460
1.EfficientNet网络设计思想 在原论文中，作者通过网络搜索技术同时探索输入分辨率，网络的深度depth、channel的宽度width对准确率的影响，构建EfficientNet网络。 根据以往的经验，增加网络的深度depth能够得到更加丰富、复杂的特征，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能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得获得更高细粒度的特征模板，但对
Pytorch实现EfficientNet，2024年最新你还看不懂吗
2401_84182793的博客
04-10 568
(img-aJmjnXvd-1712714283518)]知识点，真正体系化！
【小白学PyTorch】13 EfficientNet详解及PyTorch实现
忽逢桃林的博客
09-25 8793
参考目录： 文章目录1 EfficientNet1.1 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 method1.5 EfficientNet的基线模型2 PyTorch实现 文章来自微信公众号【机器学习炼丹术】。我是炼丹兄，如果有疑问或者想要和炼丹兄交流的可以加微信：cyx645016617. efficientNet的论文原文链接: https://arxiv.org/pdf/1905.11946.pdf 模型扩展Model scaling一直以来都是提
EfficientNet-PyTorch 安装与使用教程
gitblog_00743的博客
08-08 1100
EfficientNet-PyTorch 安装与使用教程 项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ef/EfficientNet-PyTorch 1. 项目目录结构及介绍 EfficientNet-PyTorch 的目录结构如下： efficientnet_pytorch │ README.md // 项目说明文档 │ hubconf.py ...
【图像分类】——来来来，干了这碗EfficientNet实战（Pytorch）
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06-05 1万+
摘要
利用Pytorch实现EfficientNet网络
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05-13 1780
该网络的论文是Google在2019年发表的文章，作者同时探讨了输入图像分辨率和网络的深度、宽度对准确率的影响，通过网络搜索技术同时探索这三者的合理配置。
掌握EfficientNet-PyTorch：PyTorch中实现高效网络模型
项目中的"EfficientNet-PyTorch-master"文件夹包含了所有必要的源代码文件，开发者可以从这里获取完整的项目结构，包括构建模型所需的Python文件、示例脚本以及可能的配置文件。通过这些资源，开发者可以构建自己的...
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