论文提出应对极低计算量场景的轻量级网络MicroNet,包含两个核心思路Micro-Factorized convolution和Dynamic Shift-Max,Micro-Factorized convolution通过低秩近似将原卷积分解成多个小卷积,保持输入输出的连接性并降低连接数,Dynamic Shift-Max通过动态的组间特征融合增加
(5)网络结构搜索中,结合两种技术:资源受限的NAS(platform-aware NAS)与NetAdapt (这一技术基本上土豪才有机会详细了解,这里就不介绍了) 。 三、实验结果 Google团队使用MobileNet V1/V2/V3在ImageNet分类任务上排名第一的类别与实际结果相符的准确率Top-1,乘法累加运算Madds和网络参数量Params对比如下: 其中Mobilenet...
Yolov8轻量级网络有哪些特点? Ghostnet与MobileNet相比有何优势? 华为Ghostnet在CVPR2上有哪些亮点? 1.Ghostnet、G_ghost、Ghostnetv2性能比较 引入到yolov8,Bottleneck与c2f结合,代替backbone中的所有c2f。 layers parameters GFLOPs kb YOLOv8s 168 11125971 28.4 21991 YOLOv8_C2f_GhostBottleneckV2s 279 2553539 6.8...
前言 深度卷积网络除了准确度,计算复杂度也是考虑的重要指标。本文列出了近年主流的轻量级网络,简单地阐述了它们的思想。由于本人水平有限,对这部分的理解还不够深入,还需要继续学习和完善。 最后我参考部分列出来的文章都写的非常棒,建议继续阅读。 复杂度分析
RepVGG 是截止到 2021.2.9 日为止最新的一个轻量级网络架构。在我的测试中,其在安霸 CV22 上的加速效果不如 ShuffleNet v2。根据作者的描述,RepVGG 是为 GPU 和专用硬件设计的高效模型,追求高速度、省内存,较…
CSPNet是能够用于移动gpu或cpu的轻量级网络架构。 作者认为论文最主要的贡献是认识到冗余梯度信息问题,及其导致的低效优化和昂贵的推理计算。同时也提出了利用跨阶段特征融合策略和截断梯度流来增强不同层间学习特征的可变性。 此外,还提出了一种EFM结构,它结合了Maxout操作来压缩从特征金字塔生成的特征映射,这大大降低...
MobileNet系列是很重要的轻量级网络家族,出自谷歌,MobileNetV1使用深度可分离卷积构建轻量级网络,MobileNetV2提出创新的inverted residual with linear bottleneck单元,虽然层数变多了,但是整体网络准确率和速度都有提升,MobileNetV3则结合AutoML技术与人工微调进行更轻量级的网络构建。
在EfficientNet中,从作者的研究证明平衡网络宽度/深度/分辨率的所有维度是至关重要的,令人惊讶的是,这种平衡可以通过固定比例缩放每个维度来实现。与传统的任意缩放这些因素不同,我们的方法统一缩放网络的宽度,深度,以及分辨率,一组固定的比例系数来解决问题。
MobileNet系列是谷歌推出的轻量级网络模型,旨在不过多牺牲模型性能的同时大幅度减小模型的尺寸和加快模型的运算速度。 MobileNet V1 MobileNet V1基于一种流线型结构使用深度可分离卷积来构造轻型权重深度神经网络。主要用于移动端以及嵌入式设备。模型包含两个权衡延迟和准确率的全局超参数-宽度乘法器(width multiplier)和...
ShuffleNetV2中提出了一个关键点,之前的轻量级网络都是通过计算网络复杂度的一个间接度量,即FLOPs为指导。通过计算浮点运算量来描述轻量级网络的快慢。但是从来不直接考虑运行的速度。在移动设备中的运行速度不仅仅需要考虑FLOPs,还需要考虑其他的因素,比如内存访问成本(memory access cost)和平台特点(platform characterics...