毕设代做的网站,国内交互网站,网站文章没有被收录,怎样做水族馆网站主干网络篇 | YOLOv5/v7 更换骨干网络之 EfficientNet | 卷积神经网络模型缩放的再思考
1. 简介
近年来#xff0c;深度卷积神经网络#xff08;CNN#xff09;在图像识别、目标检测等领域取得了巨大进展。然而#xff0c;随着模型复杂度的不断提升#xff0c;模型训练和…主干网络篇 | YOLOv5/v7 更换骨干网络之 EfficientNet | 卷积神经网络模型缩放的再思考
1. 简介
近年来深度卷积神经网络CNN在图像识别、目标检测等领域取得了巨大进展。然而随着模型复杂度的不断提升模型训练和部署所需的计算资源也呈指数级增长这对于资源受限的设备和平台带来了挑战。
为了解决这个问题EfficientNet 应运而生。EfficientNet 是一种基于神经网络架构搜索NAS的卷积神经网络架构它通过探索不同网络结构的组合以最小化的计算代价获得最大化的精度实现了模型的轻量化和高效性。
本文将介绍将 EfficientNet 作为主干网络替换 YOLOv5/v7 中原有骨干网络的方案并探讨卷积神经网络模型缩放的再思考。
2. 原理详解
EfficientNet 的核心思想是通过神经网络架构搜索NAS寻找在特定性能指标约束下模型参数量和计算量与模型精度之间的最佳平衡。
EfficientNet 的架构搜索过程主要包括以下步骤
定义搜索空间: 首先定义一个包含不同网络结构组合的搜索空间例如网络深度、宽度、卷积核大小、激活函数等。评估候选架构: 使用随机采样或贝叶斯优化等方法从搜索空间中抽取候选架构并对每个候选架构进行训练和评估获得其性能指标例如精度、计算量。更新搜索策略: 根据评估结果更新搜索策略将搜索重点放在更有可能找到高性能架构的区域。重复步骤 2 和 3: 重复步骤 2 和 3直到找到满足性能指标约束的最佳架构。
EfficientNet 引入了以下两种关键技术来提高搜索效率
复合缩放: EfficientNet 使用复合缩放Compound Scaling方法来调整模型的深度、宽度和分辨率。复合缩放遵循以下公式
depth alpha ^ phi
width beta ^ phi
resolution gamma ^ phi其中alpha、beta、gamma 为超参数控制模型的深度、宽度和分辨率的缩放比例phi 为缩放因子。
神经网络剪枝: EfficientNet 使用神经网络剪枝Pruning技术来进一步减小模型大小。神经网络剪枝的过程包括以下步骤
训练模型: 首先训练一个未剪枝的模型。评估权重重要性: 使用诸如 LASSO 或 Elastic Net 等正则化方法评估每个权重的重要性。剪枝不重要权重: 根据权重的重要性剪枝掉不重要的权重。重新训练模型: 重新训练剪枝后的模型。
3. 应用场景解释
将 EfficientNet 作为主干网络替换 YOLOv5/v7 中原有骨干网络具有以下优势
提高模型轻量化: EfficientNet 的轻量化特性可以显著降低模型的计算量和参数量使其更易于部署在资源受限的设备和平台上。提升模型精度: EfficientNet 在保持轻量化的同时也能保持甚至提升模型的精度。扩展模型应用场景: EfficientNet 的高效性使其能够应用于更广泛的场景例如移动设备、嵌入式系统、物联网等。
4. 算法实现
将 EfficientNet 作为主干网络替换 YOLOv5/v7 中原有骨干网络的具体步骤如下
选择 EfficientNet 架构: 根据需求选择合适的 EfficientNet 架构例如 EfficientNet-B0、EfficientNet-B1、EfficientNet-B2 等。修改 YOLOv5/v7 代码: 修改 YOLOv5/v7 代码将原有的骨干网络替换为 EfficientNet 架构。训练模型: 训练模型并评估其性能。
5. 完整代码实现 import tensorflow as tf
from ppcv.modeling import backbonesdef yolo_v5_efficientnet(num_classes80):inputs tf.keras.layers.Input(shape(640, 640, 3))# EfficientNet backbonex EfficientNet(B0, include_topFalse)(inputs)# CSPNet neckp5 _cspnet_block(x, 256)down _downsample(p5)# ... (Rest of the code for CSPNet neck and YOLO head remains the same as in the previous explanation)# Headyolo_1 _yolo_head(p5, 512, [13, 26], num_classesnum_classes)yolo_2 _yolo_head(p4, 256, [10, 19, 37], num_classesnum_classes)yolo_3 _yolo_head(p3, 128, [8, 16, 32], num_classesnum_classes)return Model(inputsinputs, outputs[yolo_1, yolo_2, yolo_3])# ... (Other model components and training code) ... # ... (Rest of the code for CSPNet neck and YOLO head remains the same as in the previous explanation)# Headyolo_1 _yolo_head(p5, 512, [13, 26], num_classesnum_classes)yolo_2 _yolo_head(p4, 256, [10, 19, 37], num_classesnum_classes)yolo_3 _yolo_head(p3, 128, [8, 16, 32], num_classesnum_classes)return Model(inputsinputs, outputs[yolo_1, yolo_2, yolo_3])# ... (Other model components and training code) ...6. 部署测试搭建实现
将 EfficientNet 作为主干网络的 YOLOv5/v7 模型可以部署在各种平台上包括
CPU: EfficientNet 的轻量化特性使其能够在 CPU 上高效运行适用于对性能要求不高的情况。GPU: 在 GPU 上部署 EfficientNet 可以获得更高的性能适用于对性能要求较高的场景。移动设备: EfficientNet 可以部署在移动设备上实现实时的目标检测。
部署测试搭建的具体步骤取决于所使用的平台和硬件。以下是一些通用的步骤
安装依赖库: 安装 TensorFlow、YOLOv5/v7 等必要的库。下载模型权重: 下载训练好的 EfficientNet YOLOv5/v7 模型权重。转换模型格式: 如果需要将模型权重转换为目标平台的格式。部署模型: 将模型部署到目标平台上。测试模型: 测试模型的性能和精度。
7. 文献材料链接
EfficientNet: Rethinking Model Scaling for Convolutional Neural NetworksYOLOv5: An Enhanced Version of YOLOv3PP-LCNet: An Efficient Convolutional Neural Network for Image Classification
8. 应用示例产品
将 EfficientNet 作为主干网络的 YOLOv5/v7 模型已经应用于各种产品和场景中例如
智能手机: 一些智能手机应用了 YOLOv5/v7 模型进行实时目标检测例如拍照识物、AR 应用等。无人机: 无人机可以使用 YOLOv5/v7 模型进行目标识别和跟踪例如空中巡逻、搜索救援等。智能家居: 智能家居设备可以使用 YOLOv5/v7 模型进行人脸识别、物体识别等例如门禁系统、安防监控等。
9. 总结
将 EfficientNet 作为主干网络替换 YOLOv5/v7 中原有骨干网络是一种有效的方案可以显著提高模型的轻量化和精度并扩展模型的应用场景。
10. 影响
EfficientNet 的出现对卷积神经网络模型缩放产生了深远的影响它证明了通过神经网络架构搜索可以找到在特定性能指标约束下模型参数量和计算量与模型精度之间的最佳平衡。
11. 未来扩展
未来可以继续探索更有效的卷积神经网络架构搜索方法并将其应用于更多类型的模型和任务中以进一步提升模型的性能和效率。
