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- @[toc] 摘要MixConv 的主要思想是在单个深度卷积操作中混合多个不同大小的内核，以便它可以轻松地从输入图像中捕获不同类型的模式。 大核来捕获高分辨率的特征(我理解是全局的特征)，又需要小核来捕获低分辨率的特征（我理解是图片的纹理特征），以提高模型的准确性和效率。网络结构如图:这种特征拼接和Inceptions 有很多相似的地方，但是卷积采用分组卷积的方式，所以参数的计算量比较小。想... @[toc] 摘要MixConv 的主要思想是在单个深度卷积操作中混合多个不同大小的内核，以便它可以轻松地从输入图像中捕获不同类型的模式。 大核来捕获高分辨率的特征(我理解是全局的特征)，又需要小核来捕获低分辨率的特征（我理解是图片的纹理特征），以提高模型的准确性和效率。网络结构如图:这种特征拼接和Inceptions 有很多相似的地方，但是卷积采用分组卷积的方式，所以参数的计算量比较小。想...
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- tensorflow报错：AttributeError: module ‘tensorflow._api.v2.compat.v1‘ has no attribute ‘Sessions‘，亲测有效 tensorflow报错：AttributeError: module ‘tensorflow._api.v2.compat.v1‘ has no attribute ‘Sessions‘，亲测有效
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- @[toc] 摘要本例提取了植物幼苗数据集中的部分数据做数据集，数据集共有12种类别，今天我和大家一起实现tensorflow2.X版本图像分类任务，分类的模型使用EfficientNetB0。通过这篇文章你可以学到：1、如何加载图片数据，并处理数据。2、如果将标签转为onehot编码3、如何使用数据增强。4、如何使用mixup。5、如何切分数据集。6、如何加载预训练模型。 Efficien... @[toc] 摘要本例提取了植物幼苗数据集中的部分数据做数据集，数据集共有12种类别，今天我和大家一起实现tensorflow2.X版本图像分类任务，分类的模型使用EfficientNetB0。通过这篇文章你可以学到：1、如何加载图片数据，并处理数据。2、如果将标签转为onehot编码3、如何使用数据增强。4、如何使用mixup。5、如何切分数据集。6、如何加载预训练模型。 Efficien...
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