efficientnet模型介绍

EffNet是一种高效的卷积神经网络模型，由谷歌研究团队提出。该模型的主要特点是通过网络深度、宽度和分辨率的缩放来提高模型的准确性，同时减少计算成本。具体来说，EfficientNet使用了一种复合缩放系数的方法，使得网络的深度、宽度和分辨率可以同时进行扩展。这种方法可以在不增加计算成本的情况下提高模型的准确性。

EfficientNet的网络结构主要由卷积层、批量归一化层、激活函数、池化层、全局平均池化层、全连接层和Softmax层组成。其中，卷积层和批量归一化层用于提取特征，激活函数用于引入非线性，池化层用于进行降采样，全局平均池化层用于提取特征的全局信息，全连接层和Softmax层用于进行分类。

EfficientNet包含八个不同的模型，分别为B0至B7。这些模型的参数量和计算成本不同，可以根据实际需求选择适当的模型。在实际应用中，EfficientNet已经在图像分类、目标检测和语义分割等领域取得了优秀的表现。