EfficientNet网络

1. 简介

EfficientNet是由Google研究团队于2019年提出的一种高效卷积神经网络架构。它通过系统地扩展网络宽度、深度和分辨率，在保持较低参数量和计算成本的同时，实现了卓越的性能表现。EfficientNet系列模型在ImageNet等多个图像分类基准测试中刷新了当时的最高精度记录。

2. 核心创新点

2.1 复合缩放方法（Compound Scaling）

EfficientNet的关键创新是提出了复合缩放方法，即同时按照一定比例缩放网络的三个维度：

• 深度（Depth）：增加网络层数
• 宽度（Width）：增加特征通道数
• 分辨率（Resolution）：增加输入图像大小

不同于传统方法只关注单一维度的缩放，EfficientNet通过数学公式建立了三个维度之间的平衡关系：

$$d = \alpha^\phi, w = \beta^\phi, r = \gamma^\phi$$

其中$\phi$是复合系数，而$\alpha, \beta, \gamma$是通过网格搜索确定的常数。

2.2 基础网络：EfficientNet-B0

EfficientNet系列的基础模型B0是通过神经架构搜索（NAS）得到的，其核心构建模块是MBConv（Mobile Inverted Bottleneck Convolution）块，这一设计源自MobileNetV2。

3. 网络结构

EfficientNet的基本架构由以下组件构成：

1. stem层：初始卷积层
2. 多个MBConv块：主体特征提取部分
3. 全局池化层：特征汇聚
4. 全连接层：分类头部

MBConv块结构

每个MBConv块包含：

• 扩张点卷积（1×1卷积）
• 深度可分离卷积（Depthwise Separable Convolution）
• 压缩点卷积（1×1卷积）
• 残差连接（当输入输出尺寸匹配时）
• SE注意力模块（Squeeze-and-Excitation）

4. EfficientNet系列模型

从B0到B7系列模型通过应用不同的复合缩放系数$\phi$得到：

模型	参数量	Top-1准确率 (%)	FLOPS	缩放系数
B0	5.3M	77.1	0.39B	1.0
B1	7.8M	79.1	0.70B	1.1
B2	9.2M	80.1	1.0B	1.2
B3	12M	81.6	1.8B	1.4
B4	19M	82.9	4.2B	1.8
B5	30M	83.6	9.9B	2.2
B6	43M	84.0	19B	2.6
B7	66M	84.3	37B	3.1

5. 性能与优势

1. 高效率：在相同精度下，EfficientNet比其他CNN架构使用更少的参数和计算资源
2. 可扩展性：提供了从轻量级到大规模模型的一整套解决方案
3. 迁移学习能力：在多个下游任务中表现优异

6. 应用场景

• 移动设备上的图像分类
• 目标检测（如EfficientDet）
• 语义分割
• 迁移学习基础模型

7. 代码示例

import torch
from torch import nn
from torchvision.models import efficientnet_b0

# 加载预训练的EfficientNet-B0模型
model = efficientnet_b0(pretrained=True)

# 修改分类头以适应自定义类别数
num_classes = 10
model.classifier[1] = nn.Linear(model.classifier[1].in_features, num_classes)

# 模型推理
x = torch.randn(1, 3, 224, 224)
with torch.no_grad():
    output = model(x)
print(output.shape)  # torch.Size([1, 10])

8. 参考文献

1. Tan, M., & Le, Q. (2019). EfficientNet: Rethinking Model Scaling for Convolutional Neural Networks. In International Conference on Machine Learning (ICML).
2. Sandler, M., Howard, A., Zhu, M., Zhmoginov, A., & Chen, L. C. (2018). MobileNetV2: Inverted Residuals and Linear Bottlenecks. In IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR).