efficientnet

令人拍案叫绝的EfficientNet和EfficientDet

转载：https://zhuanlan.zhihu.com/p/96773680本文介绍谷歌发表于ICML2019的EfficientNet和最近挂在arXiv上的EfficientDet,第一作者为同一个人
WRichards·2020-06-29 20:15

【CVPR2020】何恺明团队最新力作RegNet：超越EfficientNet

作者：丶favor链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/122557226本文转载自知乎，作者已授权，未经许可请勿二次转载。statistics大法好，DL不是statistics，因为DL不如statistics。基本全文从统计学的角度解释了怎么设计网络搜索空间好，哪些要素是有用的，其s全面以及宽度广度都令人瞠目结舌，绝对的2020年巅峰大作！首先放结论，下面每个结论随
woshicver·2020-06-29 20:54

神经网络学习小记录26——Keras EfficientNet模型的复现详解

神经网络学习小记录26——EfficientNet模型的复现详解学习前言什么是EfficientNet模型EfficientNet模型的特点EfficientNet网络的结构EfficientNet网络部分实现代码图片预测学习前言
Bubbliiiing·2020-06-29 14:30

目标检测-EfficientDet算法介绍

pdf/1911.09070.pdf近日，谷歌大脑团队发布了论文EfficientDet:ScalableandEfficientObjectDetection，通过改进FPN中多尺度特征融合的结构和借鉴EfficientNet
算法之美DL·2020-06-29 12:05

谷歌出品EfficientNet：比现有卷积网络小84倍，比GPipe快6.1倍

https://www.toutiao.com/a6697763565677314573/【新智元导读】谷歌AI研究部门华人科学家再发论文《EfficientNet：重新思考CNN模型缩放》，模型缩放的传统做法是任意增加
喜欢打酱油的老鸟·2020-06-29 03:59

EfficientNet学习

作者通过一系列的实验验证网络的宽度、深度和分辨率w/d/r,三则对网络的影响卷积神经网络(ConvNets)通常是在固定的资源预算下开发的，如果有更多的资源可用，则会进行扩展以获得更高的精度。在本文中，我们系统地研究了模型缩放，并发现仔细平衡网络的深度、宽度和分辨率可以获得更好的性能。在此基础上，我们提出了一种新的标度方法，该方法使用一个简单而高效的复合系数来均匀地标度深度/宽度/分辨率的所有维度
土士·2020-06-29 00:20

[pytorch] 图像分类框架【Efficientnet0/1/2/3/4/5/6/7】

kaggle的SIIM-ISICMelanomaClassification比赛：https://www.kaggle.com/c/siim-isic-melanoma-classification；介绍efficientnet
MachineLP·2020-06-27 09:12

[pytorch] 图像目标检测框架【Efficientnet0/1/2/3/4/5/6/7】

以kaggle的SIIM-ISICMelanomaClassification比赛：https://www.kaggle.com/c/global-wheat-detection；介绍efficientnet
MachineLP·2020-06-27 09:12

EfficientNet: Rethinking Model Scaling for Convolutional Neural Networks

MingxingTanandQuocV.Le.EfficientNet:RethinkingModelScalingforConvolutionalNeuralNetworks.ICML2019.Arxivlink
慕思侣·2020-06-27 08:16

EfficientNet模型测试

TPU是什么？GPU—GraphicsProcessingUnit,图形处理器，采用多线程SIMD架构，为图形处理而生。CPU—CentralProcessingUnit中央处理器，目前PCcore的主流产品。TPU—TensorProcessingUnit张量处理器，Google公司推出的加速人工智能算法的专用处理器。目前一代TPU面向Inference，二代面向训练。是针对谷歌的深度学习框架T
Peanut_范·2020-06-27 07:41

convolution backbone network——EfficientNet解读

文章目录EfficientNet:RethinkingModelScalingforConvolutionalNeuralNetworks复合模型缩放基准网络参数搜索结果总结EfficientNet:RethinkingModelScalingforConvolutionalNeuralNetworks
农夫山泉2号·2020-06-27 01:01

EfficientNet文章分析的重点提取

参考：EfficientNet-可能是迄今为止最好的CNN网络-知乎【一看就懂】EfficientNet详解。凭什么EfficientNet号称当今最强？
往事如yan·2020-06-26 21:34

EfficientNet论文阅读笔记

目录论文信息摘要问题制定模型缩放高效地网络架构实验结果论文信息链接：http://arxiv.org/pdf/1905.11946v2.pdf发表时间：2019来源：google作者：MingxingTan摘要卷积神经网络（ConvNets）通常是在固定的资源预算下开发的，如果有更多的资源，则可以按比例放大以获得更高的准确性。在本文中，系统地研究了模型缩放并确定仔细地平衡网络深度，宽度和分辨率可以
萌新调包员·2020-06-26 20:45

项目实践 | 超强EfficientDet原理讲解与目标检测项目实践

目录1、EfficientDet简介2、EfficientDet原理与PyTorch实现2.1、EfficientNet模型2.1.1、EfficientNet简介2.1.2、EfficientNet网络模型结构
AI算法修炼营·2020-06-26 10:01

EfficientNet算法解析和实践

EfficientNet研究的就是在相同FLOPS算力的限制下，探索网络深度、宽度和分辨率对相同操作类型网络的结果影响，找到最优的配置比例参数。
EntropyNeg·2020-06-26 07:02

论文笔记：EfficientNet: Rethinking Model Scaling for Convolutional Neural Networks

论文：https://arxiv.org/abs/1905.11946中心思想提出了一种同时对深度，宽度，尺度（这里指的是输入的分辨率）的网络扩展(scale)方式以往的工作仅限于在width/height/resolution(inputresolution)三者之一进行扩展而同时调节这几个变量又费时费力本文发现3个变量只需要同时乘一个系数就能得到比较好的效果，称为compoundscaleme
Richard_Che·2020-06-26 05:10

DeepLearning计算代价：FLOPs

机器学习领域论文中，有时会通过"Accuracy-FLOPs"图来比较不同模型在性能和计算力代价方面的权衡，比如最近谷歌的EfficientNet。
MCPRL_Iris·2020-06-25 23:29

【一看就懂】EfficientNet详解。凭什么EfficientNet号称当今最强？

efficientNet的论文原文链接英语过关的小伙伴也许可以挑战一下？哈哈模型扩展Modelsc
微信公众号 ［你好世界炼丹师］·2020-06-25 07:58

Tensorflow,Keras环境下实现EfficientNet实例

环境搭建注意：efficientnet这个库在7月24的时候更新了，keras和tensorflow.keras框架也可以用，想要学习EfficientNet，如果你要训练的模型是7月24日之前的，请安装
hello689·2020-06-23 21:22

EfficientNet

一、背景介绍  卷积神经网络通常是在固定资源预算下开发的，如果可用资源有变化，则可以进行ModelScaling（模型缩放）以提高模型性能。为了获得更高的准确率和效率，对卷积网络进行缩放是近几年研究者们经常干的事情，比如从ResNet-18到ResNet-200是对depth的缩放，MobileNet系列里widthmultiplier对channel的缩放等等。然而，大家都在模型缩放了，而且放缩
木瓜强·2020-06-23 04:23

EfficientNet详解

EfficientNetsEfficientNetsNAS（neuralarchitecturesearch）SingleScalingCompoundScalingEfficientNet:RethinkingModelScalingforConvolutionalNeuralNetworksEfficientNetsEfficientNets是google在2019年5月发表的一个网络系列，使
Laughing-q·2020-06-22 03:14

EfficientNet原理详解：用智能缩放的卷积神经网络获得精度增益

自从Alexnet在2012年ImageNet挑战赛中获胜后，卷积神经网络就在计算机视觉领域中无处不在。它们甚至在自然语言处理中也有应用，目前最先进的模型使用卷积运算来保留上下文并提供更好的预测。然而，与其他神经网络一样，设计cnn网络的关键问题之一是模型缩放，例如决定如何增加模型的尺寸，以提供更好的准确性。这是一个冗长的过程，需要手动命中和试验，直到产生一个足够准确的模型，满足资源约束。这个过程
deephub·2020-06-21 03:22

从LeNet到EfficientNet：CNN的演变和特点总结

这是一个了解CNN主流变化和特点的旅程。卷积神经网络：构建基块卷积神经网络（或简称CNN）是提取“可学习特征”的常用方法。CNN在深度学习和神经网络的发展与普及中发挥了重要作用。但是，这篇博客中，我将重点放在完整的CNN架构上，而不是只关注单个内核。我们可能无法逐一浏览CNN历史上的每个主要发展节点，但是我将尝试带您了解常见的CNN架构如何随着时间演变。您需要对什么是CNN有所了解。卷积神经网络：
deephub·2020-06-21 03:22

快速上手efficient(keras)

efficient作为一个2019年的新模型，思想就是用一个系数来改变模型深度、宽度与分辨率来提高性能这篇文章主要讲如何快速应用efficientnet，原理可以看原论文或者https://blog.csdn.net
半成品文艺青年·2020-02-05 15:51

keras EfficientNet介绍，在ImageNet任务上涨点明显

kerasefficientnetintroductionGuideAboutEfficientNetModelscomparedwithresnet50,EfficientNet-B4improvesthetop
kezunlin·2019-12-12 00:54

基础网络之EfficientNet

摘要：一般情况下，我们都会根据当前的硬件资源来设计相应的卷积神经网络，如果资源升级，可以将模型结构放大以获取更好精度。我们系统地研究模型缩放并验证网络深度，宽度和分辨率之间的平衡以得到更好的性能表现。基于此思路，提出了一种新的缩放方法：利用复合系数来统一缩放模型的所有维度，达到精度最高效率最高。复合系数有：w卷积核大小，d神经网络深度，r分辨率大小。在之前的MobileNet和ResNet上已展示
jimchen1218·2019-12-09 11:00

EfficientNet论文阅读

常规：increasedepth,width,resolution.newmethod:compoundscalingmethodbaselinenetwork:architecturesearch:EfficientNet-B0RelatedWorkConvNetAccuracy
FantDing·2019-10-21 15:48

谷歌efficientnet加速模型解读

谷歌在2019年5月发表了新论文EfficientNet:RethinkingModelScalingforConvolutionalNeuralNetworksICML2019这篇论文主要讲述了如何利用复合系数统一缩放模型的所有维度
Carina_Cao·2019-09-03 16:21

发布可伸缩超网SCARLET，小米AutoML团队NAS三部曲杀青

作者丨江渚碧学校丨武汉大学研究方向丨智能计算昨天，小米AutoML团队（初祥祥、张勃、李吉祥、李庆源、许瑞军等）发布最新成果SCARLET，超过了GoogleBrain首席科学家QuocLe和TanMingxing共同完成的EfficientNet
Paper_weekly·2019-08-20 08:00

发布可伸缩超网SCARLET，小米AutoML团队NAS三部曲杀青

作者丨江渚碧学校丨武汉大学研究方向丨智能计算昨天，小米AutoML团队（初祥祥、张勃、李吉祥、李庆源、许瑞军等）发布最新成果SCARLET，超过了GoogleBrain首席科学家QuocLe和TanMingxing共同完成的EfficientNet
Paper_weekly·2019-08-20 08:00

EfficientNet学习笔记

EfficientNet是谷歌大脑在2019年提出的，论文地址是：https://arxiv.org/pdf/1905.11946.pdf这篇文章主要想解决的一个问题是，如何平衡网络的深度、宽度和分辨率来提高模型的准确率
啊顺·2019-08-17 23:00

tensorRT5.1.5.0实践 EfficientNet+Pytorch的转换尝试即准确度测试

更新到2019.8.5参考EfficientNet-Pytorch.文章结构efficientnet_pytorch模块总结内容AboutEfficientNetAboutEfficientNetPyTorchUsageOnnx
Nonentity_neu·2019-08-06 12:05

[总结] 卷积神经网络发展历程

一直都想梳理一下CNN网络结构的发展过程，却感觉无从下手，直到最近看到这篇文章：CNN网络结构的发展：从LeNet到EfficientNet。
Code_Mart·2019-07-31 16:51

[总结] 卷积神经网络发展历程

一直都想梳理一下CNN网络结构的发展过程，却感觉无从下手，直到最近看到这篇文章：CNN网络结构的发展：从LeNet到EfficientNet。
Code_Mart·2019-07-31 16:51

【论文笔记】EfficientNet: Rethinking Model Scaling for Convolutional Neural Networks

URL:EfficientNet:RethinkingModelScalingforConvolutionalNeuralNetworks源码TL;DR谷歌大脑（GoogleResearch,BrainTeam
昭君姐·2019-07-21 21:25

EfficientNet

论文参考博客代码地址1代码地址2摘要  卷积神经网络是在固定的资源预算下开发的，如果有更多的资源可用，可以相应地得到更高的准确率。在本文中，我们系统地研究模型压缩并确认小心地平衡网络深度、宽度和分辨率能够带来更好的效果。通过这一观察，我们提出了一种新的缩放方法：使用简单高效的复合系数统一缩放所有的维度，包括深度、宽度以及分辨率。我们证明这种方法在压缩MobileNets和ResNets网络是有效的
醉看长安花·2019-07-19 13:59

EfficientNet应用于目标检测的模型改造方法

EfficientNet应用于目标检测的模型改造方法ObjectDetectionusingEfficientNetflyfish下载地址https://github.com/shaoshengsong
flyfish1986·2019-07-17 18:05

pytorch笔记：Efficientnet微调

pytorch中有为efficientnet专门写好的网络模型，写在efficientnet_pytorch模块中。
Hinton-wu·2019-07-08 17:18

推理速度提升5.1倍，参数减少88％：谷歌提出新型卷积网络EfficientNet

谷歌研究人员基于该模型缩放方法，提出了一种新型CNN网络EfficientNet，该网络具备极高的参数效率和速度。目前，该模型的代码已开源。
qq_27882259·2019-07-03 11:53

EfficientNet论文解读

：https://arxiv.org/abs/1905.11946代码链接：https://github.com/tensorflow/tpu/tree/master/models/official/efficientnet
月臻·2019-06-23 12:32

谷歌出品EfficientNet：比现有卷积网络小84倍，比GPipe快6.1倍

原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzAxMjMwODMyMQ==&mid=2456339789&idx=1&sn=65421e4bfea79b61280b113b7b91d54f&chksm=8c2fbf43bb5836550549d5f2eac0a289bfb40b1c87f81348f61ce41051b4663504886e2ba875#rd【导读
磐创 AI·2019-06-22 22:45

谷歌开源新模型 EfficientNet：图像识别效率提升 10 倍，参数减少 88%

谷歌AI的科学家们在论文《EfficientNet:RethinkingModelScalingforConvolutionalNeuralNetworks》中系统地研究了模型扩展的问题
lv6572·2019-06-22 19:39

论文阅读EfficientNet: Rethinking Model Scaling for Convolutional Neural Networks

EfficientNet:RethinkingModelScalingforConvolutionalNeuralNetworks作者MingxingTanQuocV.Le原论文链接原代码链接Abstract
GracePro·2019-06-17 21:52

pytorch1.1.0-python3.6-CUDA9.0-以MNIST为例子，使用最新的efficientnet，分类数目改成10

注意，该网络改变了两个东西以适应mnistdefload_pretrained_weights(model,model_name):"""Loadspretrainedweights,anddownloadsifloadingforthefirsttime."""state_dict=model_zoo.load_url(url_map[model_name])pretrained_dict={k
知识在于分享·2019-06-14 20:31

谷歌提出新型卷积网络EfficientNet：推理速度提升5.1倍，参数减少88%（附论文&代码）...

谷歌提出了一种新型CNN网络EfficientNet，该网络具备极高的参数效率和速度。[导读]谷歌提出了一项新型模型缩放方法：利用复合系数统一缩放模型的所有维度，该方法极大地提升了模型的准确率和效率。
enohtzvqijxo00atz3y8·2019-06-09 08:39

谷歌发布深度学习Efficient Net新架构，各方面表现全面碾压卷积神经网络

近期谷歌发布了新的深度学习架构EfficientNet，按照谷哥论文中的比较方法，这种架构对于传统的卷积神经网络(ConvNets)，在各方面都堪称碾压。
beyondma·2019-06-07 21:24

深度学习入门----EfficientNet解读

EfficientNet是谷歌最新的论文：EfficientNet:RethinkingModelScalingforConvolutionalNeuralNetworksICML2019这篇论文主要讲述了如何利用复合系数统一缩放模型的所有维度
Trent1985·2019-06-07 19:08

谷歌开源新模型EfficientNet，或成计算机视觉任务新基础

作者|MingxingTan，QuocV.Le，GoogleAI译者|刘畅责编|夕颜出品|AI科技大本营（id：rgznai100）开发一个卷积神经网络（CNN）的成本通常是固定的。在获得更多资源时，我们通常会按比例进行扩展，以便获得更优的准确性。例如，ResNet可以通过增加层数从ResNet-18扩展到ResNet-200，最近，GPipe网络通过将基准CNN模型扩展四倍，在ImageNetT
AI科技大本营·2019-06-06 15:45

谷歌开发新模型EfficientNets，缩放CNN的精度与效率超越现有模型

谷歌研究人员基于该模型缩放方法，提出了一种新型CNN网络EfficientNet，该网络具备极高的参数效率和速度。目前，该模型的代码已开源。
zaf赵·2019-06-04 14:03

谷歌提出新型卷积网络EfficientNet: 推理速度升5.1倍参数减少88%,需要我们的验证

推理速度升5.1倍参数减少88%:谷歌提出新型卷积网络EfficientNet谷歌提出了一项新型模型缩放方法：利用复合系数统一缩放模型的所有维度，该方法极大地提升了模型的准确率和效率。
starzhou·2019-06-01 05:24
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