{'Black-grass': 0, 'Charlock': 1, 'Cleavers': 2, 'Common Chickweed': 3, 'Common wheat': 4, 'Fat Hen': 5, 'Loose Silky-bent': 6, 'Maize': 7, 'Scentless Mayweed': 8, 'Shepherds Purse': 9, 'Small-flowered Cranesbill': 10, 'Sugar beet': 11}
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SeaFormer是一个轻量级的Transformers模型,最小的SeaFormer_T只有6M大小。设计了一种具有压缩轴向和细节增强的注意力模块,使其能够更好的在移动端应用。 通过这篇文章能让你学到: 如何使用数据增强,包括transforms的增强、CutOut、MixUp、CutMix等增强手段? 如何实现SeaFormer模型实现训练? 如何使用pytorch自带混合精度? 如何使用梯度裁剪防止梯度爆炸? 如何使用DP多显卡训练? 如何绘制loss和acc曲线? 如何生成val的测评报告? 如何编写测试脚本测试测试集? 如何使用余弦退火策略调整学习率? 如何使用AverageMeter类统计ACC和loss等自定义变量? 如何理解和统计ACC1和ACC5? 如何使用EMA? 如果使用Grad-CAM 实现热力图可视化? 原文链接:https://blog.csdn.net/m0_47867638/article/details/130440291?spm=1001.2014.3001.5501
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SeaFormer实战:使用SeaFormer实现图像分类任务 (2451个子文件)
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