ResNet_Attention(CBAM,SE)
官方说明: ,
所需环境
Ubuntu20.04 GTX 1080Ti Python3.7 PyTorch 1.7.0 CUDA10.2 CuDNN7.0
使用方法(带有CIFAR10的trian)
该模型的主干是ResNet。 在我们的培训中,我们使用CIFAR10作为数据集。
# To train with Se
python train_CIFAR10.py --prefix 4 --device 1 --epoch 160 --att_type se
# To trian with CBAM
python train_CIFAR10.py --prefix 5 --device 1 --epoch 160 --att_type cbam
验证结果
ResNet50(训练了160个时代)ACC@1=93.41% A
2021-05-10 19:30:52
15KB
Python
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