efficientnet-b0架构图

EfficientNet-B0是由Google团队于2019年提出的深度学习模型，它是一种基于卷积神经网络（CNN）的结构，特别设计用于解决计算机视觉任务，如图像分类、物体检测等。EfficientNet的核心在于其自适应计算模块（MobileNet V2的改进版），该模块通过调整宽度、深度和分辨率三个维度来保持模型效率的同时提高性能。

EfficientNet-B0的主要特点包括：
1. **缩放因子** (Scaling Factors)：EfficientNet使用了复合常数公式来调整模型的大小，使得不同层之间的比例保持一致。
2. **扩张卷积** (Depthwise Separable Convolution)：将标准卷积分解成两个步骤——深度卷积（仅在通道维度上进行运算）和点卷积（全连接处理每个通道）。这大大减少了参数量。
3. **瓶颈块** (Bottleneck Blocks)：类似于ResNet的设计，提高了计算效率。
4. **全局平均池化** (Global Average Pooling)：代替全连接层，减少过拟合并提供更好的尺寸不变性。

EfficientNet-B0的具体架构图会展示一系列的基本构建单元，比如基础的MBConv（移动卷积）、扩张路径以及如何逐步增加通道数和深度。每一层都会包含一个或多个这样的基本单元，并通过残差连接或密集连接来组织。