毕业设计：基于python flask和EfficientNet搭建的动物识别系统 有代码数据 可以直接运行

发型分类 预处理 opencv人脸检测=>裁剪=>提升（作为第一个输入图像） opencv分割（作为第二个输入图像） DNN网络架构 表现 损耗曲线 准确性 避免过度拟合（例如） 不复杂的网络架构 添加Dropout和BatchNormarize 增加火车数据集 将L1或L2正则化器添加到层 参考

python烟火检测pytorch抽烟检测EfficientNet

EfficientDet：可扩展且高效的对象检测 最新对象检测架构EfficientDet的PyTorch实现 动机 截至我开始从事该项目时，GitHub上没有PyTorch实施与该模型参数的数量与原始论文相匹配。 所有现有的存储库都与最近发布的TensorFlow实施方式发生了很大的变化（例如，更改主干的步幅，缺少批处理规范化层，池化层中没有“相同”的填充策略，不同的训练超参数，不使用指数移动平均衰减等）。 这是我在PyTorch中重现EfficientDet的尝试。 我的最终目标是从原始论文复制训练周期并获得几乎相同的结果。 实施注意事项 除了TensorFlow实现之外，我还消除了卷积层中无用的偏差，然后进行了批量归一化，这导致了参数减少。 模型动物园 型号名称 重物 #params #params纸 肺动脉压 val mAP纸 D0 38.78万 390万 32.8 33.5

该文件为EfficientNet预训练文件，文件包含： efficientnet-b0: efficientnet-b0-355c32eb.pth efficientnet-b1: efficientnet-b1-f1951068.pth efficientnet-b2: efficientnet-b2-8bb594d6.pth efficientnet-b3: efficientnet-b3-5fb5a3c3.pth efficientnet-b4: efficientnet-b4-6ed6700e.pth efficientnet-b5: efficientnet-b5-b6417697.pth efficientnet-b6: efficientnet-b6-c76e70fd.pth efficientnet-b7: efficientnet-b7-dcc49843.pth

: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RK3399，Raspberry Pi 4b ...和其他嵌入式设备上部署的NCNN，可实现完整的实时30fps + 速度比快45％，参数量减少了56％ 2021.3.16：修复分组卷积在某些旧架构GPU推理耗时异常的问题 中文介绍 2021.9.12：更新NCNN相机演示 参见AlexeyAB / darknet，此版本的darknet修复分组卷积在某些旧架构GPU推理耗时异常的问题（例如1050ti：40ms-> 4ms速度提升10倍），强烈建议使用此仓库框架训练模型 与AlexeyAB / darknet相比，此版本的Darknet解决了一些旧架构GPU中分组卷积异常耗时的推

EfficientNet，pytorch源码和B0-B7八个预训练权重.

本例提取了植物幼苗数据集中的部分数据做数据集，数据集共有12种类别，今天我和大家一起实现tensorflow2.X版本图像分类任务，分类的模型使用EfficientNetB0。 通过这篇文章你可以学到： 1、如何加载图片数据，并处理数据。 2、如果将标签转为onehot编码 3、如何使用数据增强。 4、如何使用mixup。 5、如何切分数据集。 6、如何加载预训练模型。 原文链接：https://blog.csdn.net/hhhhhhhhhhwwwwwwwwww/article/details/122807559

EfficientNet: Rethinking Model Scaling for Convolutional Neural Networks原文及阅读笔记【https://yidamyth.blog.csdn.net/article/details/122317562】和EfficientNetV2: Smaller Models and Faster Training原文和网上GItHub的torch代码

Pytorch实现EfficientNet模型在CIFAR10数据集上的测试。ipynb文件，包含了完整的训练、测试输出数据。