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EfficientNet for CIFAR10

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简介：
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。

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  • 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。
     
  • SENet for CIFAR10
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    本文介绍了一种在CIFAR-10数据集上应用SENet（Squeeze-and-Excitation Networks）的方法，通过通道注意力机制提升模型性能。 使用Pytorch实现SENet模型在CIFAR10数据集上的测试，并提供了一个包含完整训练和测试输出数据的ipynb文件。
     
  • resnet20-for-cifar10-data.zip
    优质
    这是一个包含ResNet-20模型架构和代码的压缩文件，专为CIFAR-10数据集设计，用于图像分类任务。 针对CIFAR-10数据集的ResNet20结构，在训练过程中能够稳定达到约92%的测试精度，与原论文中的效果一致。源代码和数据集需要自行下载获取。如有需求，请私信联系。
     
  • ResNet-18-for-CIFAR10.zip
    优质
    这是一个包含用于CIFAR-10数据集分类任务的预训练ResNet-18模型的压缩文件。通过迁移学习，可以应用于图像识别相关领域。 使用ResNet对Cifar10数据集进行学习训练的过程包括数据预处理、损失函数计算、准确度评估以及模型结果的保存。
     
  • Gen-EfficientNet-Pytorch: 预先训练的EfficientNet及EfficientNet-Lite等模型
    优质
    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
    优质
    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。
     
  • CIFAR10数据集（cifar10.zip）
    优质
    CIFAR-10数据集是一个包含60000张32x32彩色图像的数据集，分为10个类别，广泛应用于机器学习和计算机视觉领域。 MXNet 官网提供了关于如何在分布式环境下训练 cifar10 数据集的教程和示例代码。
     
  • EfficientNet-Lite0.tar.gz
    优质
    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
     
  • GoogleNet-CIFAR10
    优质
    GoogleNet-CIFAR10是指在CIFAR-10数据集上应用GoogleNet（即Inception v1）模型进行图像分类的研究或实验。此工作探索了简化版的深度学习网络架构在小型图片数据集上的效能表现，为理解和优化神经网络提供洞见。 使用Pytorch实现GoogLeNet模型在CIFAR10数据集上的测试，并提供了一个包含完整训练和测试输出数据的ipynb文件。