efficientnet网络结构(fcn网络结构)

EfficientNet网络结构 EfficientNet是由谷歌研究团队于2019年提出的一种高效且精度较高的卷积神经网络模型。它是在先前的Inception、MobileNet和ResNet等网络结构的基础上进行优化和简化,同时采用了Compound Scaling的方法来实现不同规模的网络结构。本文将详细介绍EfficientNet网络结构及其特点。

efficientnet网络结构(fcn网络结构)

1.网络结构 EfficientNet采用了类似于MobileNet的bottleneck block结构,其中包含两个卷积层和一个Squeeze-and-Excitation(SE)模块。不同的是,EfficientNet根据不同的深度和宽度倍数,动态地调整每个bottleneck block中各层的通道数,使得网络结构更加紧凑和高效。 而且,EfficientNet还利用了ResNet的shortcut连接,使得网络可以更快地收敛和更好地捕捉图像特征。 2.Compound Scaling Compound Scaling是EfficientNet的另一个重要特点。它通过对网络深度、宽度和图像分辨率进行联合缩放,实现不同规模的网络结构,从而适应不同应用场景下不同硬件设备的需求。 具体地,从EfficientNet-B0到EfficientNet-B7,网络深度、宽度和图像分辨率的缩放比例分别为: EfficientNet-B0: d=1.0,w=1.0, r=224 EfficientNet-B1: d=1.1,w=1.0, r=240 EfficientNet-B2: d=1.2,w=1.1, r=260 EfficientNet-B3: d=1.4,w=1.2, r=300 EfficientNet-B4: d=1.8,w=1.4, r=380 EfficientNet-B5: d=2.2,w=1.6, r=456 EfficientNet-B6: d=2.6,w=1.8, r=528 EfficientNet-B7: d=3.1,w=2.0, r=600 3.应用 结论 EfficientNet是一种高效、灵活和精度较高的CNN模型。其网络结构和Compound Scaling的方法,使得它可以适应不同规模的网络需求,并在各种CV任务中表现出色。因此,在实际应用中,EfficientNet是值得我们尝试的一个选择。
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