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MobileNetV2_pytorch_cifar:在PyTorch中的CIFAR数据集上完整实现MobileNetv2
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2021-05-08
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MobileNetV2_pytorch_cifar 这是MobileNetv2在PyTorch中的完整实现,可以在CIFAR10,CIFAR100或您自己的数据集中进行训练。 该网络来自下面的论文 残差和线性瓶颈:用于分类,检测和细分的移动网络 在该网络中,使用了反向残差结构和深度卷积。 请参阅该论文以获取更多详细信息 用法 此项目已编译并在Python 2.7和PyTorch 0.4.0上运行。以下是一些必需的依赖项: torch 0.4.0 torchvision 0.2.1 numpy 1.14.3 tensorboardX 1.2 使用pip首先安装它们 训练与测试 下载CIFAR10或CIFAR100数据集,或准备自己的数据集,如PyTorch中定义的数据加载器 将config.py修改为您自己的配置,例如。 更改image_size或其他 运行python main.py
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MobileNetV2_pytorch_cifar-master.zip (11个子文件)
MobileNetV2_pytorch_cifar-master
progressbar.py 1KB
config.py 2KB
mobilenetv2.py 9KB
img
mobilenetv2_test_cifar100_other.png 9KB
mobilenetv2_test_cifar100_mine.png 10KB
utils.py 3KB
main.py 1KB
MobileNet_V2_cifar100
checkpoints
Checkpoint_epoch_500.pth.tar 27.82MB
LICENSE 11KB
README.md 1KB
layers.py 2KB
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