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EfficientNet-Lite0.tar.gz

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简介：
EfficientNet-Lite0是一个轻量级的深度学习模型，基于EfficientNet架构优化设计，特别适用于计算资源受限的设备。该模型通过减少参数和计算量，保持高效准确的同时降低了运行成本。 efficientnet-lite0.tar.gz

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  • EfficientNet-Lite0.tar.gz
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    EfficientNet-Lite0是一个轻量级的深度学习模型，基于EfficientNet架构优化设计，特别适用于计算资源受限的设备。该模型通过减少参数和计算量，保持高效准确的同时降低了运行成本。 efficientnet-lite0.tar.gz
     
  • Gen-EfficientNet-Pytorch: 预先训练的EfficientNet及EfficientNet-Lite等模型
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    Gen-EfficientNet-Pytorch是一个包含预先训练好的EfficientNet和EfficientNet-Lite模型的库，适用于PyTorch框架。这些高效模型在多个图像分类任务中表现出色。 PyTorch的EfficientNets（包括EfficientNet、MixNet、MobileNetV3等）提供了一种“通用”实现方式，涵盖了从MobileNet V1/V2块序列派生出的大多数计算/参数高效架构，其中包括通过自动神经架构搜索发现的一些架构。所有这些模型都是由GenEfficientNet或MobileNetV3类来实现，并且使用基于字符串的体系结构定义来进行配置以确定块布局。 在2020年8月19日更新中，新增了我用timm训练得到的一个更优版本的PyTorch EfficientNet-B3砝码（准确率为82.1% top-1）。此外还添加了一个经过PyTorch训练有素的EfficientNet-Lite0模型（top-1准确率75.5%）。 更新内容还包括ONNX和Caffe2导出/实用程序脚本，使其能够与最新的PyTorch及ONNX版本兼容。另外新增了基于ONNX运行时验证脚本激活功能，在大多数情况下可以实现与timm等效项的相同效果。
     
  • EfficientNet-PyTorch：基于PyTorch的EfficientNet实现
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    EfficientNet-PyTorch是使用PyTorch框架开发的EfficientNet模型的高效实现，适用于图像分类任务。它通过自动模型缩放策略优化了网络结构和参数大小。 使用EfficientNet PyTorch可以通过pip install efficientnet_pytorch命令安装，并通过以下代码加载预训练的模型： ```python from efficientnet_pytorch import EfficientNet model = EfficientNet.from_pretrained(efficientnet-b0) ``` 更新记录如下： - 2020年8月25日：新增了一个`include_top（默认为True）`选项，同时提高了代码质量和修复了相关问题。 - 2020年5月14日：增加了全面的注释和文档支持（感谢@workingcoder贡献）。 - 2020年1月23日：基于对抗训练添加了新的预训练模型类别，名为advprop。
     
  • EfficientNet for CIFAR10
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    本研究探讨了EfficientNet模型在CIFAR10数据集上的应用效果，通过调整模型参数以适应小型图像分类任务，展示了其高效性和优越性能。 使用Pytorch实现EfficientNet模型在CIFAR10数据集上的测试，并且有一个包含完整训练和测试输出数据的ipynb文件。
     
  • efficientnet-b0-355c32eb.pth（优化版）
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    这是一款针对EfficientNet-B0模型进行优化后得到的预训练权重文件，命名为efficientnet-b0-355c32eb.pth，适用于多种图像识别任务。 深度学习目标检测模型EfficientDet使用主干网络（backbone）EfficientNet-B0的权重文件efficientnetb0.pth。
     
  • EfficientNet-B0权重文件
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    EfficientNet-B0是一种基于自动模型搜索和复合缩放技术设计的深度学习模型，此权重文件包含了该模型训练过程中各层参数的状态。 efficientnet-b0-355c32eb.pth
     
  • EfficientNet 预训练模型文件
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    EfficientNet是一款高性能的深度学习预训练模型，适用于图像分类任务，基于自动模型搜索和复合缩放技术优化，提供卓越的精度与效率。 EfficientNet PyTorch的预训练文件，在官方链接上通常难以下载成功。我这里共有8个版本从b0到b7，只需4个积分即可获得，这简直物美价廉！！！
     
  • EfficientNet图像分类实战.zip
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    本资源提供了一个基于EfficientNet模型进行图像分类的实战教程和代码示例。包含模型架构详解、数据预处理及训练技巧分享，帮助初学者快速掌握高效图像识别技术。 【图像分类】——来来来，干了这碗EfficientNet实战（Pytorch）
     
  • EfficientNet-B0至B7权重文件.zip
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    该压缩包包含EfficientNet-B0到B7模型的预训练权重文件，适用于图像分类任务，可直接应用于TensorFlow或PyTorch框架中。 EfficientNet-B0到B7的权重文件包括：efficientnet-b0_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels_autoaugment_notop.h5至efficientnet-b7_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels_autoaugment_notop.h5。
     
  • EfficientNet noisy_student Keras应用与数据集
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    本项目基于Keras框架实现EfficientNet模型，并采用noisy student方法进行训练增强。通过优化的数据处理技术应用于多种公开数据集，显著提升模型在图像分类任务中的性能。 与Keras应用程序兼容的EfficientNet噪声学生砝码包括以下文件：efficientnetb0_notop.h5、efficientnetb1_notop.h5、efficientnetb2_notop.h5、efficientnetb3_notop.h5、efficientnetb4_notop.h5、efficientnetb5_notop.h5、efficientnetb6_notop.h5 和 efficientnetb7_notop.h5。