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〇、写在前面本应用基于开源UI框架PyDracula进行开发，除去最基本的UI框架外，所有功能的前后端实现都由我个人开发完成，但也有部分UI（如开关控件和进度条）是参考其他大佬的分享。这个应用是我的本科毕业设计，但因为个人能力不足，姑且只能使用Python+PySide6开发。开发这个应用的启发是，

1、通过EfficientNet进行微调以实现图像分类概述通过EfficientNet进行微调以实现图像分类，是一个使用EfficientNet作为预训练模型，并通过微调（fine-tuning）来适应特定图像分类任务的过程。一下是对相关重要术语的解释。EfficientNet：这是一个高效的卷积神经网络（CNN）架构，旨在通过

 论文基于training-awareNAS和模型缩放得到EfficientNetV2系列，性能远优于目前的模型。另外，为了进一步提升训练速度，论文提出progressivelearning训练方法，在训练过程中同时增加输入图片尺寸和正则化强度。从实验结果来看，EfficientNetV2的效果非常不错。来源：晓飞的算法工程笔记

引子在深度学习CV领域，最初2012年突破的就是图像分类，发展这么多年，基本上已经没有什么进展了。此篇作为之前EfficientNet挽留过的总结，现在整理下，OK，让我们开始吧。一、EfficientNet安装1、pytorch版本网址：https://github.com/lukemelas/EfficientNet-PyTorch2、pipinstalleffic

EfficientNetV2网络目录前言EfficientNetV1中存在的问题EfficientNetV2中的贡献网络框架ProgressiveLearning渐进学习策略代码前言EfficientNetV2是2021年4月份发布的，下图是论文中给出的性能参数。可以看到，EfficientNetV2网络不仅Accuracy达到了当前的SOTA水平

目录前言论文思想网络结构代码前言在一些手工设计的网络中，我们常常将输入图像分辨率固定为224。为什么设置这个值，而网络的深度为什么这么设？如果要问的话，可能回复就四个字—工程经验。而EfficientNet这篇文章就主要是使用了NAS(NeuralArchitectureSearch)技术来搜索网络

1.模型介绍为什么选用EfficientNet为什么选用EfficientNet呢？EfficientNet是一种高效的卷积神经网络架构，具有以下优势：更高的准确率：EfficientNet在ImageNet数据集上取得了更好的准确率，相比其他网络结构，参数更少，模型更小，但是性能更好。更高的计算效率：EfficientNet在保持准确率的

ThebackbonepartofFig.1iscomposedofonedataprocessstage(Input)and7featureextractionstage(fromS1toS7).Theinputblockincludestwo3×3convolutionlayerswithstride=2andabatchnormalizationlayer.Everystageiscomposedofmultip

卷积神经网络设计史上的主要里程碑：模块化、多路径、因式分解、压缩、可扩展一般来说，分类问题是计算机视觉模型的基础，它可以延申解决更复杂的视觉问题，例如：目标检测的任务包

原始题目EfficientNet:RethinkingModelScalingforConvolutionalNeuralNetworks中文名称EfficientNet:反思用于CNNs的模型扩展发表时间2019年5月28