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。

HoloLens-2-机器学习 使用在ImageNet 1000类数据集中训练的EfficientNetB0模型进行图像分类。 使用其板载CPU在HoloLens 2上直接运行模型推断。 关于 已在Unity 2019.4 LTS，Visual Studio 2019和HoloLens 2中进行测试 Rene Schulte的示例构建 输入大小为(224, 224)视频帧以进行在线推断 EfficientNetB0框架的预先训练过的TensorFlow-Keras实现被直接转换为ONNX格式以供本示例使用 运行样本 在Unity中打开示例 将构建平台切换到Universal Windows Platform ，选择HoloLens作为目标设备，并选择ARM64作为目标平台 生成Visual Studio项目并打开.sln文件 将onnx-models\model.onnx文件复制到Buil

EfficientNet PyTorch 快速开始 使用pip install efficientnet_pytorch的net_pytorch并使用以下命令加载经过预训练的EfficientNet： from efficientnet_pytorch import EfficientNet model = EfficientNet . from_pretrained ( 'efficientnet-b0' ) 更新 更新（2020年8月25日） 此更新添加： 一个新的include_top （默认： True ）选项（ ） 使用连续测试 代码质量改进和修复（ ） 更新（2020年5月14日） 此更新添加了全面的注释和文档（感谢@workingcoder）。 更新（2020年1月23日） 此更新基于对抗训练添加了新类别的预训练模型，称为advprop 。 重要的是要注意，

Basic_CNNs_TensorFlow2 一些基本CNN的tensorflow2实现。 包括的网络： MobileNet_V1 MobileNet_V2 SE_ResNet_50，SE_ResNet_101，SE_ResNet_152，SE_ResNeXt_50，SE_ResNeXt_101 挤压网 ShuffleNetV2 RegNet 其他网络 对于AlexNet和VGG，请参见： : 对于InceptionV3，请参见： : 对于ResNet，请参阅： : 培养 要求： Python> = 3.6 Tensorflow> = 2.4.0 tensorfl