1.1 Partial Convolution 我们提出了一种新的partial卷积(PConv),通过同时减少冗余计算和内存访问,可以更有效地提取空间特征。 2. PConv3加入到Yolov8 2.1 修改ultralytics\nn\modules\block.py 核心代码: class PConv(nn.Module): def __init__(self, dim, ouc, n_div=4, forward='split_cat'): super()...
• 我们引入了一种简单而快速有效的操作符,称为PConv,它有很高的潜力可以取代现有的首选选择DWConv。 • 我们引入了FasterNet,在各种设备上都表现出非常快的运行速度,如GPU、CPU和ARM处理器。 • 我们对各种任务进行了广泛的实验证明了我们的PConv和FasterNet的高速和有效性。 1.1 FasterNet网络结构 1.2 性能...
因此,我们提出了一种新颖的部分卷积(PConv),通过同时减少冗余的计算和内存访问来更高效地提取空间特征。在我们的PConv基础上,我们进一步提出了FasterNet,这是一系列新的神经网络,比其他网络在各种视觉任务上实现了更高的运行速度,同时对准确性没有妥协。例如,在ImageNet-1k上,我们小巧的FasterNet-T0在GPU、CPU和ARM...
PConv在提取空间特征方面也很有效,这在本文后面的实验中得到了验证。 作者进一步引入PConv设计了FasterNet作为一个在各种设备上运行速度非常快的新网络家族。特别是,FasterNet在分类、检测和分割任务方面实现了最先进的性能,同时具有更低的延迟和更高的吞吐量。例如,在GPU、CPU和ARM处理器上,小模型FasterNet-T0分别比...
spatial_mixing = Partial_conv3(dim, n_div, pconv_fw_type) def forward(self, x: Tensor) -> Tensor: shortcut = x # 残差连接 x = self.spatial_mixing(x) # 进行空间混合 x = shortcut + self.drop_path(self.mlp(x)) # 添加残差 return x class FasterNet(nn.Module): """ FasterNet...
PConv 层: 部分卷积:PConv 通过仅对部分输入通道进行卷积操作,减少了冗余计算和内存访问。具体来说,PConv 选择一部分通道(例如,1/4 的通道)进行卷积,而其他通道保持不变。 计算效率:PConv 的计算复杂度显著降低,同时通过减少内存访问提高了 FLOPS。 PWConv 层: 逐点卷积:PWConv 是 1×1 卷积,用于在通道维...
Module): """多层感知机块,包含卷积和激活层""" def __init__(self, dim, n_div, mlp_ratio, drop_path, layer_scale_init_value, act_layer, norm_layer, pconv_fw_type): super().__init__() self.dim = dim self.mlp_ratio = mlp_ratio self.drop_path = nn.Identity() if drop_path ...
Module): """多层感知机块,包含卷积和激活层""" def __init__(self, dim, n_div, mlp_ratio, drop_path, layer_scale_init_value, act_layer, norm_layer, pconv_fw_type): super().__init__() self.dim = dim self.mlp_ratio = mlp_ratio self.drop_path = nn.Identity() if drop_path ...
PConv在提取空间特征方面也很有效,这在本文后面的实验中得到了验证。 作者进一步引入PConv设计了FasterNet作为一个在各种设备上运行速度非常快的新网络家族。特别是,FasterNet在分类、检测和分割任务方面实现了最先进的性能,同时具有更低的延迟和更高的吞吐量。例如,在GPU、CPU和ARM处理器上,小模型FasterNet-T0分别比...
spatial_mixing = Partial_conv3(dim, n_div, pconv_fw_type) def forward(self, x: Tensor) -> Tensor: shortcut = x # 残差连接 x = self.spatial_mixing(x) # 进行空间混合 x = shortcut + self.drop_path(self.mlp(x)) # 添加残差 return x class FasterNet(nn.Module): """ FasterNet...