文件名称：IGCV3-pytorch:pytorch重新实现IGCV3
文件大小：585KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-05-31 14:06:21
Python
MobileNet-V2和IGCV3 IGCV3引入了Google MobileNet-V2和IGCV3的实现。 链接到原始文章：，IGCV3：高效深层神经网络的交错低秩群卷积。 孙可，李明杰，刘东和王京东。 arXiv预印本 （2017） 该实现方式是常见的深度学习软件体系结构的示例。 它很简单，并且设计成非常模块化的。 添加了培训和可视化所需的所有组件。 仅在Cifar10和Cifar100上测试过！！！！ 用法 该项目使用Python 3和PyTorch 0.3.1 主要依赖 pytorch 0.3.1 numpy tqdm easydict matplotlib tensorboardX 安装依赖项： pip install -r requirements.txt 训练与测试 准备数据，然后创建一个数据加载器类，例如cifar10data.py和cifar100data
【文件预览】：
IGCV3-pytorch-master
----cifar10data.py(2KB)
----MobileNetV2.py(5KB)
----figures()
--------igc.PNG(71KB)
--------irc.png(26KB)
--------igcv2.PNG(133KB)
--------super_branch_2.PNG(68KB)
--------igc_ori.png(102KB)
--------path_mn_2.PNG(155KB)
--------tb.png(37KB)
----train.py(8KB)
----IGCV3.py(6KB)
----utils.py(3KB)
----main.py(1KB)
----requirements.txt(77B)
----cifar100data.py(4KB)
----config()
--------cifar100_test_exp.json(681B)
--------cifar10_test_exp.json(680B)
----LICENSE.md(21B)
----README.md(6KB)
----.gitignore(713B)