”EfficientNet“ 的搜索结果
efficientnet-b0-355c32eb.pth
efficientnet
标签： 人工智能
与Keras应用程序兼容的EfficientNet噪声学生砝码。 efficientnetb0_notop.h5 efficientnetb1_notop.h5 efficientnetb2_notop.h5 efficientnetb3_notop.h5 efficientnetb4_notop.h5 efficientnetb5_notop.h5 ...
EfficientNet_classification。EfficientNet在pytorch框架下实现图像分类，拿走即用。该文件包含python语言编写的model文件、my_dataset文件、predict文件、train文件、配置文件等。能够实现训练自己的数据集进行...
EfficientNet: Rethinking Model Scaling for Convolutional Neural Networks.的PyTorch实现EfficientNet: Rethinking Model Scaling for Convolutional Neural Networks. 在ImageNet上 基于Official TF Repo和其他...
结合EfficientNet和视觉变换器进行视频假检测_Combining EfficientNet and Vision Transformers for Video Deepfake Detection.pdf
神经网络架构搜索出的网络EfficientNet，根据官方开源pytorch代码，转为caffe的网络协议文件，可以顺利训练，这里提供了EfficientNet B0的3种版本，第一种是完整 版，也就是使用了swish激活以及SE模块的，第二种是将...
Efficient_Net是目前世界上最先进的神经网络算法之一，该算法具有复杂网络的量化调整能力，通过对网络深度（depth），宽度（width）和输入图片分辨率（resolution）的综合调整，获得对特定需求的最优网络参数，使...
Yolo通用目标检测模型与EfficientNet-lite结合使用，计算量仅为230Mflops（0.23Bflops），模型大小为1.3MB:high_voltage:Yolo-Fastest:high_voltage:简单，快速，紧凑，易于移植实时目标检测算法适用于所有平台基于...
PyTorch版EfficientNet实现
论文：https://arxiv.org/abs/1905.11946?context=stat.ML
目标检测是计算机视觉中的重要研究方向，其应用广泛，例如自动驾驶、安防监控等。目前，基于深度学习的目标检测方法已经取得了很大进展，其中YOLO（You Only Look Once）系列模型以其快速且准确的特点备受关注。
efficientnet-lite2.tar.gz
:high_voltage: Yolo-Fastest :high_voltage: 简单，快速，紧凑，易于移植适用于所有平台的实时目标检测算法基于yolo的最快和最小的已知通用目标检测算法针对ARM移动终端的优化设计，经过优化以支持推理框架基于RK...
对EfficientNet网络搭建的学习记录
Efficientnet_pytorch_cbam_gui
efficientnet-b0-b7权重文件.zip
Keras_ficientnet_v2_test 使用Tensorflow keras创建一个EfficientNetV2模型，如定义的那样。 遵循。 这不是正式的实现，并且由于尚未发布，因此我不确定这种体系结构。 仅架构，尚未在imagenet上进行过培训。
ICML19 谷歌研究院Brain Team工作EfficientNet-b7的模型参数，已在ImageNet数据集上预训练过。
efficientnet-b6-c76e70fd.pth EfficientNet b6模型，可用作EfficientDet-D7训练的预训练模型
# !/usr/bin/env python # -- coding: utf-8 -- import math import torch import torch.nn as nn class Swish(nn.Module): def forward(self, x): return x * torch.sigmoid(x) ...def ConvBNAct(in_channels,out...
PyTorch图像模型 赞助商 非常感谢我的的支持！... 添加GhostNet模型和权重。 谢 更新ByoaNet注意模型 改进SA模块的初始化 将基于实验的独立Swin attn模块和swinnet 实验的一致“ 26t”模型定义。 添加改进的E
EfficientNet一般有好几个版本，可以根据自己的计算资源下载不同的预训练权重，但是预训练权重一般不太好下载，我上传到这里可供大家下载
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