轻量级网络EfficientNet

EfficientNet是一种轻量级的深度神经网络架构，由Google团队于2019年提出。它通过一种称为“宽度、深度和分辨率”的统一方法设计，旨在同时优化模型的效率（参数数量和计算资源消耗）和性能。EfficientNet的核心思想是通过调整三种关键因素：基础模型的宽度（通道数）、深度（卷积层的数量）和输入图像的尺寸，来适应不同的计算资源需求。

EfficientNet采用了移动 inverted bottleneck (MBConv) 模块，也被称为 MobileNetV2 的增强版，它结合了深度可分离卷积（Depthwise Separable Convolution），减少了参数并保持高效计算。此外，EfficientNet引入了复合缩放因子（compound scaling），使得模型可以在不失精度的情况下保持相对较小的大小。

EfficientNet系列有多个变体（如B0-B8），每种版本在这些维度上都有不同的配置，允许研究人员根据实际应用场景选择合适的模型规模。EfficientNet因其出色的性能和紧凑的设计，在计算机视觉任务中取得了很好的平衡，比如图像分类、目标检测和分割等。