图像分类——EfficientNet的学习笔记

1 致谢

感谢网友顾北向南提供的解读,(不过有些地方我还是不完全赞同)
博文:《EfficientNet系列模型》

2 EfficientNet模型——EfficientNet: Rethinking Model Scaling for Convolutional Neural Networks

EfficientNet模型的原始论文是《EfficientNet: Rethinking Model Scaling for Convolutional Neural Networks》,

链接:https://arxiv.org/abs/1905.11946

在我看来该文章的主要创新来自于作者提出的MBConv
(这里我们首先需要备注一下MBConv的参考实现,这里我们没有选择原始论文的实现,
因为我们其实想要学习的是FixEfficientNet,而FixEfficientNet原始论文参考的是rwightman提供的PyTorch实现,所以为了学习到最先进的模型,我们这里也直接学习rwightman的EfficientNet的实现,
链接:https://github.com/rwightman/pytorch-image-models/
我们可以先来看看EfficientNet-B0的网络结构,
图像分类——EfficientNet的学习笔记
可以看到其中一个比较明显的创新点就是MBConv

3 EfficientNet的结构

(这里我们可以参考博文《TensorFlow2.0实现EfficientNet》,这里有说到,
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