efficientnet

yolo 目标检测600类目标

骨干网络优化：若使用YOLOv5/v8，可升级骨干网络（如C3模块深度）或替换为更高性能的主干（如EfficientNet、ResNet-101），以增强复杂场景的特征提取能力。
大霸王龙·2025-07-29 16:26

【深度学习实战】当前三个最佳图像分类模型的代码详解

下面给出三个在当前图像分类任务中精度表现突出的模型示例，分别基于SwinTransformer、EfficientNet与ConvNeXt。
云博士的AI课堂·2025-07-11 22:49

卷积神经网络架构的演进：从AlexNet到EfficientNet

回溯到2012年，AlexNet在ImageNet上的Top-1准确率仅为63.3%，而如今，借助EfficientNet架构和师生训练法，我们已经能达到超过90%的准确率。
t0_54manong·2025-07-10 10:47

通义万相2.1技术深度解析

如果喜欢可以到我的主页订阅专栏哟(＾Ｕ＾)ノ~ＹＯ一、系统架构概览通义万相2.1是基于扩散模型的多模态生成系统，其核心架构包含以下模块：多模态编码器CLIPViT-L/14文本编码器（768维嵌入）改进型图像编码器（EfficientNet-B7
accurater·2025-06-24 20:52

NanoGPT的BenchMarking.py

例如，当你尝试比较两个不同架构的模型（如ResNet和EfficientNet）在相同数据集和硬件条件下的训练效率时，就可以进行benchmarking。
2301_80365274·2025-06-01 02:40

大模型微调步骤整理

PyTorch的torchvision.models模块提供了很多经典的预训练模型，比如ResNet、VGG、EfficientNet等。我们可以直接使用它们作为模型的基础结构。
Trank-Lw·2025-05-19 07:41

python实现cnn特征提取_GitHub - lxztju/pytorch_classification: 利用pytorch实现图像分类的一个完整的代码，训练，预测，TTA，模型融合，模型部署，...

pytorch_classification利用pytorch实现图像分类，其中包含的densenet，resnext，mobilenet，efficientnet,resnet等图像分类网络，可以根据需要再行利用
weixin_39662142·2025-05-06 19:23

EfficientNet 改进：添加高效轻量级通道注意力机制(FFCM)

FFCM的前向传播将FFCM集成到EfficientNet创建带有FFCM的EfficientNet模型为什么FFCM有效?
听风吹等浪起·2025-04-22 09:40

【CV/NLP/生成式AI】

关键技术任务技术方案代表模型图像分类CNN（卷积神经网络）ResNet、EfficientNet目标检测Two-stage（如FasterR-CNN）One
严文文-Chris·2025-04-06 06:30

主干网络篇 | YOLOv5/v7 更换骨干网络之 EfficientNet | 卷积神经网络模型缩放的再思考

主干网络篇|YOLOv5/v7更换骨干网络之EfficientNet|卷积神经网络模型缩放的再思考1.简介近年来，深度卷积神经网络（CNN）在图像识别、目标检测等领域取得了巨大进展。
wei子·2025-04-02 13:42

YOLOv8 更换主干网络之 EfficientNet 详解

全栈领域优质创作者、51CTO(Top红人+专家博主)、github开源爱好者（go-zero源码二次开发、游戏后端架构https://github.com/Peakchen）YOLOv8更换主干网络之EfficientNet
鱼弦·2025-04-02 12:10

EfficientNet 概念与数学原理深度解析

EfficientNet概念与数学原理深度解析1.核心概念1.1复合缩放（CompoundScaling）核心思想：同时调整网络的深度、宽度和分辨率数学表达：depth:d=αϕwidth:w=βϕresolution
六月五日·2025-04-02 12:38

复合缩放EfficientNet原理详解

1.为什么复合缩放更高效？（1）单维度缩放的瓶颈增加深度（层数）：更深的网络可以学习更复杂特征，但容易导致梯度消失/爆炸问题，且计算量随深度线性增长。问题：深层网络训练困难，性能提升呈现明显的收益递减。增加宽度（通道数）：更宽的网络能捕捉更丰富的特征，但参数量和计算量随通道数平方增长。问题：过于浅层的宽网络可能浪费计算资源，无法有效捕捉高阶特征。提高分辨率：高分辨率输入保留更多细节，但计算量随分辨
frostmelody·2025-04-02 12:08

PyTorch + torchvision是什么

torchvision是PyTorch的官方图像处理工具包，它包含：预训练模型（如ResNet、MobileNet、EfficientNet
太阳照常升起--·2025-04-01 20:11

深度分离卷积模块：轻量化网络的革命性设计

从AlexNet到ResNet，再到EfficientNet，CNN架构不断演进，在图像分类、目标检测和语义分割等任务上取得了令人瞩目的成绩。
点我头像干啥·2025-03-28 11:00

《高效迁移学习：Keras与EfficientNet花卉分类项目全解析》

从零到精通的迁移学习实战指南：以Keras和EfficientNet为例一、为什么我们需要迁移学习？1.1人类的学习智慧想象一下：如果一个已经会弹钢琴的人学习吉他，会比完全不懂音乐的人快得多。
机器学习司猫白·2025-03-12 01:46

【大模型】大模型分类

计算机视觉（CV）模型如ResNet、EfficientNet、VisionTransformer(ViT)等，用于图
IT古董·2025-03-01 16:29

计算机视觉核心任务

代表模型：ResNet、EfficientNet、ViT（VisionTransformer）。2.目标检测（ObjectDetection）识别图像中目标的位置（边界框）及类别。应用场景：自动驾
飞瀑·2025-02-14 04:53

【论文精读】EfficientNet

摘要以往的卷积网络模型通过缩放深度，宽度和图像大小的其中之一或之二来扩大网络以实现更好的结果，但这种思想下经常产生次优的精度和效率的算法。本文认为通过同时平衡网络宽度、深度、分辨率的缩放倍数来扩大卷积网络，可以达到更好的精度和效率。框架优化目标定义卷积网络层iii为：Yi=Fi(Xi)Y_i=F_i(X_i)Yi=Fi(Xi)其中FiF_iFi是卷积算子，YiY_iYi为输出张量，XiX_iXi为
None-D·2024-02-11 15:43

剑指RT-DETR改进主干EfficientNet模型：重新思考卷积神经网络的模型扩展，使得RT-DETR目标检测模型高效涨点

本篇内容：剑指RT-DETR改进主干EfficientNet模型：重新思考卷积神经网络的模型扩展，YOLO系列高效涨点CSDN芒果汁没有芒果：RT-DETR最新首发创新点改进源代码！！
芒果汁没有芒果·2024-01-29 11:52

图像分类】【深度学习】【轻量级网络】【Pytorch版本】EfficientNet_V2模型算法详解

【图像分类】【深度学习】【轻量级网络】【Pytorch版本】EfficientNet_V2模型算法详解文章目录【图像分类】【深度学习】【轻量级网络】【Pytorch版本】EfficientNet_V2模型算法详解前言
牙牙要健康·2024-01-25 07:05

【图像分类】【深度学习】【轻量级网络】【Pytorch版本】EfficientNet_V1模型算法详解

【图像分类】【深度学习】【轻量级网络】【Pytorch版本】EfficientNet_V1模型算法详解文章目录【图像分类】【深度学习】【轻量级网络】【Pytorch版本】EfficientNet_V1模型算法详解前言
牙牙要健康·2024-01-19 22:46

pytorch踩坑之model.eval()和model.train()输出差距很大

问题描述:本人使用pytorch1.5版本，构建EfficientNet网络，在训练之前使用model.train()设置为训练模式。
ZhengHsin·2024-01-19 15:24

深度学习代码源码项目90个分享

个人主页-哔哩哔哩视频卷积网路CNN分类的模型一般使用包括alexnet、DenseNet、DLA、GoogleNet、Mobilenet、ResNet、ResNeXt、ShuffleNet、VGG、EfficientNet
z5645654·2024-01-12 21:05

EfficientNet

时间：2019EfficicentNet网络简介EfficientNet:RethinkingModelScalingforConvolutionalNeuralNetworkshttps://arxiv.org
pythonSuperman·2024-01-01 04:39

基于轻量级神经网络GhostNet开发构建光伏太阳能电池缺陷图像识别分析系统

《移动端轻量级模型开发谁更胜一筹，efficientnet、mobilenetv2、mobilenetv3、ghostnet、mnasnet、shufflenetv2驾驶危险行为识别模型对比开发测试》《
Together_CZ·2023-12-31 20:42

基于轻量级GhostNet模型开发构建工业生产制造场景下滚珠丝杠传动表面缺陷图像识别系统

轻量级识别模型在我们前面的博文中已经有过很多实践了，感兴趣的话可以自行移步阅读：《移动端轻量级模型开发谁更胜一筹，efficientnet、mobilenetv2、mobilenetv3、ghostnet
Together_CZ·2023-12-31 20:42

基于轻量级GhostNet模型开发构建生活场景下生活垃圾图像识别系统

轻量级识别模型在我们前面的博文中已经有过很多实践了，感兴趣的话可以自行移步阅读：《移动端轻量级模型开发谁更胜一筹，efficientnet、mobilenetv2、mobilenetv3、ghostnet
Together_CZ·2023-12-31 20:40

CNN架构的演变：EfficientNet 简介

概述在各种卷积神经网络中，EfficientNet是其中最重要的一种。与所有前辈相比，它提供了更好的性能。EfficientNet是复合缩放和神经架构搜索（NAS）的产物。
新华·2023-12-31 07:11

paddle 54 从PaddleClas2.5初始化模型用于迁移学习(LeViT、ReXNet、EfficientNet等)

随着PaddleClas版本代码的迭代，博主以前的一些代码在使用上出现了bug，导致无法初始化模型，具体涉及paddle42将任意paddleclas模型作为paddledetection中的backbone使用代码的使用，为此重新对最新的PaddleClas代码进行梳理，实现重新初始化PaddleClas中的模型。在迁移学习中应该初始化哪些模型可以参考如何选择出最适合的backbone模型？图像
万里鹏程转瞬至·2023-12-23 13:48

EfficientNet论文阅读理解

论文地址：https://link.zhihu.com/?target=https%3A//arxiv.org/abs/1911.09070概要介绍来自GoogleBrain实验室的大作，开源代码在Github。这个网络可以均衡不同的运算量（30BFLOPS-200BFLOPS)和准确性1.png1.有效多尺度的特征复用（特征金字塔FPN）简单的多尺度特征复用，因为每层特征的分别率不同，因此其对结
欠我的都给我吐出来·2023-12-22 11:57

EfficientDet（EfficientNet+BiFPN）论文超详细解读（翻译＋学习笔记+代码实现）

前言在之前我们介绍过EfficientNet（直通车：【轻量化网络系列（6）】EfficientNetV1论文超详细解读（翻译＋学习笔记+代码实现）【轻量化网络系列（7）】EfficientNetV2论文超详细解读
路人贾'ω'·2023-12-21 17:56

Occupancy占据网络论文讲解与分析

2.模型结构图像先经过一个2D的unet结构，这里论文里用的预训练的EfficientNet，然后经过一个论文里提出的FLOSP模块，从2D到3D，不过是一个多尺度的投影，再上采样concate。
CVplayer111·2023-12-19 15:35

EfficientNetV1(pytorch)

这是一个示意图，EfficientNet的基础模块是MBConv，MobileNetV3的基础模块。
caigou.·2023-12-17 05:52

基于轻量级模型GHoshNet开发构建眼球眼疾识别分析系统，构建全方位多层次参数对比分析实验

《移动端轻量级模型开发谁更胜一筹，efficientnet、mobilenetv2、mobilenetv3、ghostnet、mnasnet、shufflenetv2驾驶危险行为识别模型对比开发测试》《
Together_CZ·2023-12-06 08:12

移动端轻量级模型开发谁更胜一筹，efficientnet、mobilenetv2、mobilenetv3、ghostnet、mnasnet、shufflenetv2驾驶危险行为识别模型对比开发测试

往往因为一些客观成本控制的问题，在实际项目开发中选择使用模型的时候往往会倾向于选择更为轻量级的模型来完成计算，但是也并非一味地轻量化，轻量化的同时还需要保证达到所需要的精度要求，本文选取了经常使用到的六款主流的识别模型，包括：efficientnet
Together_CZ·2023-12-06 08:42

python基于轻量级卷积神经网络模型ShuffleNetv2开发构建辣椒病虫害图像识别系统

轻量级识别模型在我们前面的博文中已经有过很多实践了，感兴趣的话可以自行移步阅读：《移动端轻量级模型开发谁更胜一筹，efficientnet、mobilenetv2、mobilenetv3、ghostnet
Together_CZ·2023-12-06 08:40

Python基于深度学习机器学习卷积神经网络实现垃圾分类垃圾识别系统(GoogLeNet，Resnet，DenseNet，MobileNet，EfficientNet，Shufflent)

文章目录1前言+2卷积神经网络（CNN）详解+2.1CNN架构概述+2.1.1卷积层+2.1.2池化层+2.1.3全连接层2.2CNN训练过程+2.3CNN在垃圾图片分类中的应用3代码详解+3.1导入必要的库+3.2加载数据集+3.3可视化随机样本+3.4数据预处理与生成器+3.5构建、编译和训练CNN模型+3.5.1构建CNN模型+3.5.2编译模型+3.5.3训练模型3.6结果可视化与分析+3
purple_love·2023-12-04 14:25

Tensorrt 实现 yolov5-cls 遇到的问题

yolov5-6.2增加了分类训练、验证、预测和导出（所有11种格式），还提供了ImageNet预训练的YOLOv5m-cls、ResNet（18、34、50、101)和EfficientNet(b0-
J ..·2023-11-22 05:17

EfficientNet模型的完整细节

点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达导读本文介绍了一种高效的网络模型EfficientNet，并分析了EfficientNetB0至B7的网络结构之间的差异。
小白学视觉·2023-11-16 13:37

一文读懂EfficientNet

点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达导读本文介绍了一种高效的网络模型EfficientNet，并分析了EfficientNetB0至B7的网络结构之间的差异。
小白学视觉·2023-11-16 13:36

大神 | EfficientNet模型的完整细节

本文介绍了一种高效的网络模型EfficientNet，并分析了EfficientNetB0至B7的网络结构之间的差异。
小白学视觉·2023-11-16 13:06

EfficientNet模型的细节

文章：AI公园我在一个Kaggle竞赛中翻阅notebooks，发现几乎每个人都在使用EfficientNet作为他们的主干，而我之前从未听说过这个。
机器学习与AI生成创作·2023-11-16 13:05

EfficientNet：通过模型效率彻底改变深度学习

一、介绍EfficientNet是深度学习领域的里程碑，代表了神经网络架构方法的范式转变。
无水先生·2023-11-16 13:32

YOLOv5改进，论文阅读建议

"EfficientNet:RethinkingModelScalingforConvolutionalNeuralNetworks"，这是一篇在2019年提出的论文，提出了一种新的CNN模型缩放方法，
DeepQi·2023-11-14 17:20

EfficientDet论文讲解

目录EfficientDet0、摘要1、整体架构1.1BackBone：EfficientNet-B01.2Neck：BiFPN特征加强提取网络1.3Head检测头1.4compoundscaling2
韩师兄_·2023-11-08 07:45

Python在使用efficientnet_lite中出现OSError: SavedModel file does not exist at:

解决办法Python在使用efficientnet_lite中出现OSError:SavedModelfiledoesnotexistat:1清理临时文件夹：2指定缓存目录：3直接下载模型文件：4其他问题如果加载训练好的模型
Edgar叶·2023-11-07 18:50

EfficientNet实现农业病害识别(FastDeploy部署和安卓端部署)

EfficientNet实现农业病害识别(FastDeploy部署和安卓端部署)更详细请及数据集等见aistudio原文如果对你有帮助请给我一个小小的fork一、项目简介1、项目背景：基于视觉深度学习的农业病害智能识别
B-B Han·2023-11-06 18:10

基于深度学习的实战项目1000个

仓库和视频演示：视频传送门卷积网路CNN分类的模型一般使用包括alexnet、DenseNet、DLA、GoogleNet、Mobilenet、ResNet、ResNeXt、ShuffleNet、VGG、EfficientNet
huihuang_8295·2023-11-03 10:08

人工智能-深度学习项目100项

个人主页-哔哩哔哩视频卷积网路CNN分类的模型一般使用包括alexnet、DenseNet、DLA、GoogleNet、Mobilenet、ResNet、ResNeXt、ShuffleNet、VGG、EfficientNet
lyx_78932·2023-11-03 10:08
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