EfficientNet网络简介及Matlab实现

最新推荐文章于 2025-03-14 00:51:56 发布
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文章标签： matlab 开发语言 Matlab
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本文介绍了EfficientNet网络，一种在有限计算资源下提供高性能的CNN。EfficientNet通过平衡网络深度、宽度和分辨率提高效率。核心是复合系数，用于扩展网络的三个维度。在Matlab中实现EfficientNet，需要Deep Learning Toolbox Model。示例代码展示了如何预处理输入图像并进行分类。

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EfficientNet网络简介及Matlab实现

EfficientNet是一种高效而强大的卷积神经网络（Convolutional Neural Network，简称CNN），它在计算资源有限的情况下实现了出色的性能。EfficientNet的设计理念在于平衡网络的深度、宽度和分辨率，以获得更好的性能和更高的效率。本文将介绍EfficientNet网络的基本原理，并提供Matlab实现的源代码。

EfficientNet的核心思想是使用复合系数（compound coefficient）来扩展网络。复合系数由三个不同的维度组成，即深度（depth）、宽度（width）和分辨率（resolution）。深度指的是网络的层数，宽度是指每层的通道数，而分辨率则是输入图像的分辨率。通过调整这三个维度，可以在不增加计算资源的情况下改善网络的性能。

EfficientNet的结构由多个重复的组块（block）组成，每个组块包含多个卷积层和标准化层。在每个组块之间，还有一些降采样层用于减小特征图的尺寸。这种层次化的结构使得EfficientNet能够有效地捕捉不同尺度的图像特征。

以下是使用Matlab实现EfficientNet网络的示例代码：

% 导
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EfficientNet网络简介及MATLAB实现
与其临渊羡鱼,不如退而结网
07-11 316
EfficientNet网络的高效性和精度表现使其成为当前在图像处理领域备受关注的深度学习模型之一，通过理解EfficientNet网络的设计思路和实现过程，我们可以更好地应用其在实际问题中，实现更加高效和准确的图像分类和目标检测等任务。1.高效性：EfficientNet网络采用了深度可扩展卷积网络（Mobile Inverted Bottleneck Block）模块作为基础模块，并对其进行多维度的缩减和扩展，使得网络具备更快的推理速度和更小的模型体积。一、EfficientNet网络简介。
用Efficient-Net进行目标识别的MATLAB仿真
BUG？不存在的！
05-10 299
在开始之前，需要下载Efficient-Net的MATLAB实现，可以通过Github上的开源项目获取，该项目地址为：https://github.com/tensorflow/models/tree/master/research/slim/nets。本文介绍了如何在MATLAB中使用Efficient-Net进行目标识别的仿真，包括模型搭建、数据增强、训练模型和模型测试等全过程，并提供完整代码及相应的描述。在上述代码中，使用了MATLAB内置的classify函数，对测试集进行预测，并计算了准确率。
卷积神经网络（CNN）之 EfficientNet
最新发布
WindWant
03-14 2327
在深度学习领域，模型的计算效率与性能之间的平衡一直是一个核心挑战。随着卷积神经网络（CNN）在图像分类、目标检测等任务中取得显著成果，模型的复杂度和计算需求也急剧增加。2019年，Google Research 提出的 EfficientNet 通过创新的设计理念，重新定义了高效深度学习模型的范式。EfficientNet 不仅在 ImageNet 数据集上取得了最先进的性能，还大幅降低了计算成本和参数量。本文将从技术原理、架构创新、实际应用及未来发展方向四个维度，深入探讨 EfficientNet 的技术
深度学习网络模型——EfficientNet V1模型详解与代码复现
guoqingru0311的博客
12-02 830
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【Efficient-Net】基于Efficient-Net效滤网的目标识别算法的MATLAB仿真
FPGA/MATLAB学习教程/源码/项目合作开发
03-23 697
%定义efficientnet的结构 layers = [ imageInputLayer([128 128 3]);%注意，128,128，3是训练样本的大小，这个和参考文献不一样，要根据实际输入设置 %stage1 convolution2dLayer(floor(depth)+1,floor(width)+1,'Padding','same');%layer 1 batchNormalizationLayer; reluLayer; maxPoolin.
EfficientNet-2019
Major_S的博客
06-18 435
待留
使用基本神经网络和优化的MobileNet和EfficientNet实现PiCar的自动驾驶matlab代码.zip
03-18
附赠案例数据可直接运行matlab程序。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
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03-18
附赠案例数据可直接运行matlab程序。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
EfficientNet 预训练文件
08-05
EfficientNet 是一种深度学习模型，由 Google 的研究者在2019年提出，旨在解决卷积神经网络（CNN）的设计问题。传统的 CNN 设计往往通过增大模型规模（宽度、深度和分辨率）来提升性能，但这种方法既耗时又消耗资源...
26_EfficientNet网络详解
https://github.com/foxpup11?tab=repositories
07-17 7892
https://www.bilibili.com/video/BV1XK4y1U7PX/?spm_id_from=333.999.0.0&vd_source=7dace3632125a1ef7fd32c285eb2fbac
efficientnet pytorch版本预训练,b0-b7
02-18
efficientnet pytorch版本预训练,b0-b7需要的赶紧
用于EfficientNet-b0网络的Deep Learning ToolboxTM模型：用于图像分类的预训练EfficientNet-b0模型-matlab开发
05-31
EfficientNet-b0 是一个预训练模型，已经在 ImageNet 数据库的一个子集上进行了训练。 该模型接受了超过一百万张图像的训练，可以将图像分类为1000个对象类别（例如键盘，鼠标，铅笔和许多动物）。 从您的操作系统或 MATLAB 中打开高效netb0.mlpkginstall 文件将启动您拥有的版本的安装过程。 该mlpkginstall文件可用于R2020b及更高版本。 用法示例： % 访问训练好的模型净 = 高效netb0(); % 查看架构细节网络层 % 读取图像进行分类I = imread('peppers.png'); % 调整图片大小sz = net.Layers(1).InputSize I = I(1:sz(1),1:sz(2),1:sz(3)); % 使用 DarkNet-53 对图像进行分类标签 = 分类（净，我） % 显示图像和分类
基于EfficientNet的目标识别模拟MATLAB
与其临渊羡鱼,不如退而结网
06-18 288
本文将介绍如何使用EfficientNet模型进行目标识别，在MATLAB环境下进行模拟。官方提供了预训练的模型，可以直接在MATLAB中使用。本文介绍了如何使用EfficientNet模型进行目标识别，并提供了在MATLAB环境下的详细实现代码。通过执行以上代码，可以得到EfficientNet模型在CIFAR-10数据集上的准确率。这里我们使用的是EfficientNet B0模型，也可以根据需要选择其他版本的模型。我们可以使用EfficientNet模型对导入的图像进行分类。
EfficientNet详细解读
儒雅的顾毛毛的博客
10-07 677
技术解读EfficientNet系列模型
神经网络—EfficientNet（pytorch）
2403_86447519的博客
08-30 3955
EfficientNet-B0 的实现
【论文笔记】CNN图像分类：从LeNet5到EfficientNet
zoroooooo的博客
10-09 1386
计算机视觉的三大任务 自从神经网络和深度学习方法引入到图像领域，经过近些年来的发展，从一开始的图像分类逐渐延伸到目标检测和图像分割领域，深度学习也逐渐在计算机视觉领域占据绝对的主导地位。如果要想利用深度学习技术开启计算机视觉领域的研究，明确并深刻理解计算机视觉的三大任务非常关键。计算机视觉三大任务如图1所示。 从图中我们可以简单描述计算机视觉三大任务的要义。图像分类就是要回答这张图像是一只猫的问题，跟传统的机器学习任务并无区别，只是我们的输入由数值数据变成图片数据。本节的内容就是介绍CNN在图像分类的发展历
第5章：基于EfficientNet 网络实现的图像分类任务：104种花种类识别
Henry的博客
12-20 1055
EfficientNet是一种卷积神经网络（CNN）架构，由谷歌的研究人员于2019年推出。它以高效利用计算资源而闻名，同时在各种计算机视觉任务（如图像分类和对象检测）上实现了最先进的性能。EfficientNet背后的关键思想是通过优化三个维度（深度、宽度和分辨率）以更平衡的方式扩展模型架构。通常，当放大CNN时，研究人员会增加层数（深度）、每层中的滤波器数量（宽度）和输入图像分辨率。然而，这可能会迅速导致计算要求的增加，而性能没有相应的提高。
经典CNN结构之EfficientNet
FreeBird
12-07 622
序言 网络结构 图解 详解 创新思想 核心点 感悟点 论文复现 参考论文 代码实现
EfficientNet matlab
02-15
### 使用或实现在 MATLAB 中的 EfficientNet EfficientNet 是一种高效的卷积神经网络架构，旨在通过复合缩放方法优化模型性能。为了在 MATLAB 中使用或实现 EfficientNet，可以考虑以下几种方式： #### 利用预训练模型 MATLAB 提供了对多种深度学习框架的支持，包括 TensorFlow 和 PyTorch 的接口。对于 EfficientNet，在 MATLAB R2021b 及更高版本中可以直接加载来自这些框架的预训练 EfficientNet 模型。 ```matlab % 加载预训练的 EfficientNet-B0 模型 net = load('efficientnet-b0.mat'); ``` 需要注意的是上述代码假设已经下载并保存了一个名为 `efficientnet-b0.mat` 文件到工作目录下[^3]。 #### 自定义构建 EfficientNet 架构 如果希望手动创建 EfficientNet，则需按照其特定结构来编写代码。这涉及到搭建 MBConv 块以及应用复合系数调整宽度、深度和分辨率参数。由于此过程较为复杂，建议参考官方论文或其他开源资源获取详细的层配置说明[^4]。 #### GPU加速计算 当处理大规模数据集时，利用GPU能够显著提升训练速度。一旦完成了模型的设计，可以通过将输入张量转换成 `gpuArray` 类型来进行硬件加速运算[^1]: ```matlab inputData = rand(224, 224, 3); % 创建随机测试图像作为示例 inputDataGpu = gpuArray(inputData); output = predict(net, inputDataGpu); ``` 这里展示了如何把普通的双精度矩阵转变为适合于GPU操作的形式，并执行预测任务。
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