EfficientNet V1 V2总结

一、efficientnet v1

Google2019年发表的文章，在论文中提到，本文提出的EfficientNet-B7在lmagenet top-1上达到了当年最高准确率84.3%，与之前准确率最高的GPipe相比，参数数量仅为其1/8.4，推理速度提升了6.1倍。

1、亮点

同时探索输入分辨率，网络的深度、宽度三者共同的影响

2、细节

此SE模块与mbnet不同的在于1/4是输入该mbconv的1/4，而不是这个池化前的1/4

3、原论文实验效果

4、缺点

虽然推理速度快，但是吃显存，因为b6，b7的输入分辨率很大，导致每一层的输入特征图的hw都会增大。
在网络浅层中使用dw卷积速度也会很慢
同等的放大每个stage是次优的

二、Efficientnet V2

Google发表在2021年的cvpr

1、亮点

引入Fused-MBConv模块
引入渐进式学习策略（训练更快）

2、细节

论文使用nas搜索出把stage1——3替换为fused-mbconv是最优的，且fused-conv源码中并没有使用se模块

3、原论文实验效果

【参考】
b站：霹雳吧啦Wz

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EfficientNet V1 V2总结

一、efficientnet v1

1、亮点

2、细节

3、原论文实验效果

4、缺点

二、Efficientnet V2

1、亮点

2、细节

3、原论文实验效果

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