_fc层时，我继续看到"EfficientNet‘object没有属性’分类器“这个错误。下面是我的代码(Config.NUM_CLASSES = 4)： model = EfficientNet.from_pretrained('efficientn
浏览 7提问于2021-06-19得票数 1
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我正在尝试使用efficientnet在keras上进行培训，在某种程度上遵循了他们关于迁移学习here的教程。
浏览 14提问于2021-04-26得票数 2
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我想使用5通道图像在Tensorflow V2对象检测应用程序接口中构建一个网络。然而，我被困在如何使用TensorFlow2.2框架修改第一个卷积层的权重上。 我已经从V2模型动物园下载了预先训练好的RetinaNet。然后，我尝试执行以下操作来修改检查点的第一层中的权重，并将它们保存回去： tf_path = tf.train.latest_checkpoint('./RetinaNet/checkpoint/')tf_vars = {}
for name, shape in in
浏览 17提问于2020-08-11得票数 0
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tensorflow_hub as hub
module_url = "https://tfhub.dev/tensorflow/efficientnet
浏览 1提问于2020-04-21得票数 5
然后，，更改第一层中的信道数，删除几个层，同时添加几个.from efficientnet_pytorch.utils/input/efficientnet-pytorch/efficientnet-b0-08094119.pth"
model = EfficientNet.from_name('efficientnet-b0
浏览 2提问于2021-07-26得票数 1
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我想在数据集中使用带有迁移学习的EfficientNet。我的问题是，它似乎不会学习。如果我在没有迁移学习的情况下使用EfficientNet，我也会得到很好的结果，但这显然需要很多时间。我也尝试过将优化器从sgd改为adam，但也不起作用。
浏览 17提问于2021-05-19得票数 1
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我使用EfficientNet训练了一个用于对象检测的新网络，而不是使用EfficientNet的原始输出层，而是将其更改为5输出密度(5标签来自原始层)。在培训过程中，我锁定了所有的层，只训练了我的自定义输出层--我设法在我的自定义输出层标签中取得了更好的效果(在EfficientNet中，它们达到84%，我设法获得了92%的平均精度)，我想得到原来的1000
浏览 6提问于2019-11-09得票数 0
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research\object_detection\builders\model_builder.py"，第66行，in from object_detection.models import ssd_efficientnet_bifpn_feature_extractoras ssd_efficientnet_bifpn File "C:\tensorflow1\models\research\object_detection\models\ssd_efficientnet_bifpn_feature_extracto
浏览 2提问于2021-01-06得票数 0
我试图使用以下深度学习CNN架构: DenseNet169 & EfficientNet与传输学习。Alone# 6 - EfficientNet familyfrom efficientnet import EfficientNetB2
from <em
浏览 1提问于2020-01-17得票数 1
from efficientnet import EfficientNetB0 as Net<ipython-input-13-34d286b24b60> in <module>()
2 from efficientnetconv_base = Net(weights='
浏览 6提问于2022-05-08得票数 0
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我上传了某个型号 from efficientnet_pytorch import EfficientNet
model = EfficientNet.from_pretrained(model) 我可以看到这个模型
浏览 11提问于2020-08-31得票数 0
object_detection\builders\model_builder.py", line 63, in <module> File "C:\Users\hp\models\research\object_detection\models\ssd_efficientnet_bifpn_fe
浏览 2提问于2020-07-25得票数 0
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如何根据问题的类型、医学、生物等，甚至基于图像，为特定的图像处理问题选择最佳的预训练模型(迁移学习)；颜色不同但形状不同的对象，甚至在形状上没有区别的对象，以及任何类似的情况？
浏览 9提问于2022-08-15得票数 -1
直到最近，我一直在训练一个基于MobileNetV2的TF-1.15模型。 tf.keras.backend.set_learning_phase(0)
tf_keras_path)
converter.target_spec.supported_types =
浏览 2提问于2021-03-24得票数 1
pip install efficientnet_pytorch -q
import torch.nn as nn
device
model = efn.EfficientNet.from_name('efficientnet-b0
浏览 35提问于2020-07-03得票数 0
我的图像数据是32x32x3，我想导入EfficientNet07，但是每次我运行modeldata_augmentation_train.fit(x_train, augment = True)请帮助：
如何获取efficientnet07并使用它的权重来传输efficientnet07--我使用过的数据增强代
浏览 7提问于2020-08-10得票数 2
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如何提取中心网的DLA34特征？
、、、、
中心网参考文件:深层聚合的paper：我可以使用这样的centernet加载效率网络功能：base_model = EfficientNet.from_pretrained('efficientnet-b1')
x_center = x[:, :, :
浏览 2提问于2019-12-19得票数 0
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tf.keras.applications.efficientnet.EfficientNetB0只给出70%的准确率，efficientnet.tfkeras.EfficientNetB0可以给出90%我正在使用最新的和Tensorflow 2.3.0 model = tf.keras.Sequential([
efficientnet.tfkeras.EfficientNetB0( #tf.keras.applications.efficientnet</em
浏览 0提问于2020-09-23得票数 2
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2回答
from sklearn.metrics import confusion_matriximport efficientnet.keras
浏览 43提问于2020-03-29得票数 1
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