EfficientNetを実装：PytorchとColabを使用 - Qiita

概要 この記事は2019年にICML発表された画像分類モデルであるEfficienNetのモデルを、pytorchで実装してみたという記事である。 EfficientNetとは一言でいえばConvNetsのスケーリングアップを行う際に、非常に効率的な手法を提案し、最高水準であるState-of-The-Art(SoTA)を達成したCNNの手法である。具体的には、モデルのスケールアップを行う際に変更する、モデルの「深さ」「幅」「解像度(＝入力画像の大きさ)」の3つの要素をバランスよく調整するため、それらの要素が性能にどのように影響するのかを調べ、Compound Coefficient(複合係数) というものを導入した。精度においてだけでなく、モデル自体の大きさや速さという面でも大幅に改善した手法である。 論文中ではサイズごとにB0~B7のモデルをTensorFlowを用いて構成していたが、