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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高效网式火炬 在EfficientNet上训练自己的数据集的演示 感谢> ，我只是简单地演示如何基于EfficientNet-Pytorch训练自己的数据集。 步骤1：准备自己的分类数据集 然后，数据目录应如下所示： -dataset\ -model\ -train\ -1\ -2\ ... -test\ -1\ -2\ ... 步骤2：训练和测试 （1）您可以通过修改line 169来选择是否自动下载预训练模型。 可以在> 上获得预训练的模型。 您可以在eff_weights文件夹下下载它们。 （2）更改一些设置以匹配您的数据集。 即line13-22 run efficientnet_sample.py to start train and test

【图像分类】——来来来，干了这碗EfficientNet实战（Pytorch）地址：https://blog.csdn.net/hhhhhhhhhhwwwwwwwwww/article/details/117583654

PyTorch版EfficientNet实现

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（2021年4月2日） 已发布！ 当您阅读本文时，我正在努力实现它：) 关于EfficientNetV2： EfficientNetV2是卷积网络的新家族，与以前的模型相比，它具有更快的训练速度和更好的参数效率。 为了开发该系列模型，我们将训练感知的神经体系结构搜索和缩放结合使用，以共同优化训练速度和参数效率。 从富含新操作（例如Fused-MBConv）的搜索空

深度学习目标检测efficientdet主干网e络（backbone）efficientnetb0.pth权重文件

EfficientNet论文

efficientnet-b0-b7权重文件。efficientnet-b0_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels_autoaugment_notop.h5----efficientnet-b7_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels_autoaugment_notop.h5

当神经网络具有许多参数时，它们的效果最佳，这使它们成为功能强大的函数逼近器。但是，这意味着必须对非常大的数据集进行训练。由于从头开始训练模型可能是一个非常耗费计算量的过程，需要几天甚至几周的时间，因此，这里提供了各种预先训练的模型供大家下载！ EfficientNet b0-b7一次性打包下载！！