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EfficientNet在Python-PyTorch中的高效实现

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简介：
本项目提供了一个简洁高效的PyTorch版本EfficientNet模型实现，适用于图像分类任务。代码经过优化以减少内存占用和加速训练过程。 EfficientNet的一个PyTorch实现。

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  • EfficientNet在Python-PyTorch中的高效实现
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    本项目提供了一个简洁高效的PyTorch版本EfficientNet模型实现，适用于图像分类任务。代码经过优化以减少内存占用和加速训练过程。 EfficientNet的一个PyTorch实现。
     
  • 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图像分类：基于PyTorch的高效实现，轻松使用
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    简介：本文介绍了一种基于PyTorch框架的EfficientNet模型高效实现方法，旨在简化图像分类任务的操作流程。 EfficientNet_classification 是一个在 PyTorch 框架下实现的图像分类项目，可以直接使用。该项目包含多个 Python 文件：model、my_dataset、predict 和 train 等文件，并且提供了一个配置文件来支持训练自己的数据集进行图像分类以及对训练后的网络模型进行测试。 EfficientNet 使用了神经架构搜索（NAS）技术，在设计时同时考虑输入分辨率、网络深度和宽度，从而构建出性能更优的网络结构。具体而言，EfficientNet-B0 的整体框架由九个阶段组成：Stage1 是一个包含批归一化(BN) 和 Swish 激活函数的 3x3 卷积层；从 Stage2 到 Stage8 是通过重复堆叠 MBConv 结构实现的；而 Stage9 包括一个具有 BN 和激活函数（Swish） 的普通1x1卷积层、平均池化层以及全连接层。
     
  • EfficientUnet-PyTorch: 基于EfficientNet编码器的Unet在PyTorch 1.0中的实现-源码
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    EfficientUnet-PyTorch是一个基于EfficientNet作为编码器、集成至U-Net架构的深度学习项目，专为医学图像分割设计，并采用PyTorch 1.0框架开发。此代码库旨在提供高效且准确的语义分割解决方案。 高效的Unet-PyTorch 以EfficientNet为编码器的Unet在PyTorch 1.0中的实现需要注意解码器路径中存在的舍入问题（这不是错误）。因此，输入形状应能被32整除。例如，适合的输入图像尺寸是224x224，但不适合的是225x225。 安装和使用： - 安装efficientunet-pytorch：`pip install efficientunet-pytorch` 用法示例1.高效网 如果您想要一个预训练的efficiencynet-b5模型，并且该模型有五个类别，您可以这样做： ```python from efficientunet import * model = EfficientNet.from_name(efficientnet-b5, n_classes=5, pretrained=True) ``` 请确保Python版本大于等于3.6和PyTorch版本大于等于1.0.0。
     
  • 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-YOLO3-PyTorch: 一个高效的网络 - YOLO3-PyTorch的源代码，改进了YOLOv3的主要部分...
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    EfficientNet-YOLO3-PyTorch是一个基于PyTorch框架开发的高效目标检测模型。该项目在经典YOLOv3的基础上结合EfficientNet结构进行了优化和性能提升，适用于各种实时物体识别任务。 YOLOV3：只看一次目标检测模型在Pytorch当中的实现-替换高效网络主干网络 2021年2月8日更新：加入letterbox_image的选项，关闭letterbox_image后网络的地图得到大幅度提升。 目录： 性能情况 训练数据集权值文件名称 测试数据集输入图片大小 行动计划0.5：0.95 行动计划0.5 挥发性有机化合物07 + 12 VOC-Test07 416x416 -- 78.9 所需环境： 火炬== 1.2.0 文件下载 训练所需的efficiencynet-b2-yolov3的权重可以通过特定渠道获取。其他版本的efficiencynet的权重可以将YoloBody（Config，phi = phi，load_weights = False）中的load_weights参数设置成True来获得。 预测步骤： a. 使用预训练权
     
  • Word2Vec-PyTorch：在PyTorch中的Word2Vec实现
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    Word2Vec-PyTorch 是一个利用 PyTorch 框架实现 Word2Vec 词嵌入模型的项目。该项目为自然语言处理任务提供了高效的词语向量表示方法，助力于文本分类、情感分析和机器翻译等应用。 在PyTorch中实现word2vec包括连续词袋模型和Skipgram模型，并且实现了单词的二次采样以及否定采样。
     
  • PyTorch中的Python-BigGAN实现
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    本项目提供了一个使用Python在PyTorch框架下实现BigGAN模型的代码库。通过该代码库，用户可以轻松地探索和实验生成对抗网络（GANs）以创造高质量、多样化的图像。 Pytorch实现的大规模GAN训练（BigGAN）能够进行高保真自然图像合成。
     
  • PyTorch中Python-DenseNet的实现
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    本项目展示了如何在PyTorch框架下用Python语言实现DenseNet模型，适用于图像分类任务，具有高效性和灵活性。 DenseNet的一个PyTorch实现。
     
  • PyTorch中Python-MobileNetV2的实现
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    本项目展示了如何在PyTorch框架下使用Python语言实现MobileNetV2模型，适用于移动端和嵌入式设备上的高效图像识别任务。 MobileNet V2在PyTorch中的实现涉及到了网络模型的轻量化设计，在保持较高准确率的同时大幅度减少了计算量和参数数量。通过使用诸如倒残差结构与线性瓶颈层等技术，该版本进一步优化了前一代MobileNet架构的表现，使其更加适合移动设备上的实时应用需求。