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EfficientNet是Google在2019年提出的一种新型卷积神经网络架构#xff0c;其设计初衷是在保证模型性能的同时#xff0c;尽可能地降低模型的复杂性和计算需求。EfficientNet的核心思想是通过均衡地调整网络的深度#xff08;层数#xff09;、宽度#xff0…EfficientNet
EfficientNet是Google在2019年提出的一种新型卷积神经网络架构其设计初衷是在保证模型性能的同时尽可能地降低模型的复杂性和计算需求。EfficientNet的核心思想是通过均衡地调整网络的深度层数、宽度每层的通道数和分辨率输入的图像尺寸这三个维度以实现模型的性能最大化。
具体来说EfficientNet使用了一个复合缩放方法compound scaling method该方法将深度、宽度和分辨率的缩放比例视为一个整体进行考虑而不是分别进行缩放。通过这种方式EfficientNet可以在保证模型性能的同时实现参数数量的减少和计算效率的提高。
EfficientNet包括多个变体从EfficientNet-B0到EfficientNet-B7其中“B”后面的数字越大网络的深度和宽度越大需要的计算资源也越多但同时能够达到更高的性能。
EfficientNet作为YOLO主干网络的可行性分析
性能优势EfficientNet作为一种高效的卷积神经网络架构具有出色的性能表现。将其作为YOLO的主干网络可以充分利用其高效的特征提取能力从而提高目标检测的精度和效率。特别是EfficientNet的复合缩放方法可以在不增加过多计算量的前提下进一步提高模型的性能。兼容性YOLO是一种基于卷积神经网络的目标检测算法而EfficientNet同样是一种基于卷积神经网络的模型。因此EfficientNet作为YOLO的主干网络具有很好的兼容性。通过合理的网络结构和参数设置可以将EfficientNet与YOLO的检测头进行有效地融合形成完整的目标检测模型。优化与改进虽然EfficientNet已经具有很好的性能表现但在实际应用中还可以根据具体任务需求进行进一步的优化和改进。例如可以通过调整EfficientNet的网络结构、深度、宽度等参数来平衡模型的性能和速度也可以采用一些先进的优化技术如剪枝、量化等来减小模型的参数量和计算量进一步提高模型的实时性和部署能力。
替换EfficientNet(基于MMYOLO)
OpenMMLab 2.0 体系中 MMYOLO、MMDetection、MMClassification、MMSelfsup 中的模型注册表都继承自 MMEngine 中的根注册表允许这些 OpenMMLab 开源库直接使用彼此已经实现的模块。 因此用户可以在 MMYOLO 中使用来自 MMDetection、MMClassification、MMSelfsup 的主干网络而无需重新实现。
假设想将EfficientNet作为 yolov5 的主干网络则配置文件如下
_base_ ./yolov5_s-v61_syncbn_8xb16-300e_coco.pydeepen_factor _base_.deepen_factor
widen_factor 1.0
channels [48, 136, 384]
checkpoint_file https://download.openmmlab.com/mmclassification/v0/efficientnet/efficientnet-b3_3rdparty_8xb32-aa_in1k_20220119-5b4887a0.pth #model dict(backbonedict(_delete_True,typemmdet.EfficientNet,archb3,drop_path_rate0.2,out_indices(3, 4, 5),frozen_stages0,norm_cfgdict(typeSyncBN, requires_gradTrue, eps1e-3, momentum0.01),norm_evalFalse,init_cfgdict(typePretrained, prefixbackbone, checkpointcheckpoint_file)),neckdict(typeYOLOv5PAFPN,deepen_factordeepen_factor,widen_factorwiden_factor,in_channelschannels, # 注意EfficientNet 输出的3个通道是 [48, 136, 384]和原先的 yolov5-s neck 不匹配需要更改out_channelschannels),bbox_headdict(typeYOLOv5Head,head_moduledict(typeYOLOv5HeadModule,in_channelschannels, # head 部分输入通道也要做相应更改widen_factorwiden_factor))
)
