EfficientNet-Lite4 是计算量最大的版本,在 ImageNet上的top-1准确率达到了80.4%,同时能够以30ms/image的速度运行在 Pixel 4 的 CPU 上。EfficientNet-lite 具体的精度和延时、参数的关系如下图所示。可见其已经把MobileNet V2,ResNet 50,Inception v4等模型远远甩在背后。 原理 EfficientNet-lite进行了一系列的优...
EfficientNet-Lite4 是计算量最大的版本,在 ImageNet上的top-1准确率达到了80.4%,同时能够以30ms/image的速度运行在 Pixel 4 的 CPU 上。EfficientNet-lite 具体的精度和延时、参数的关系如下图所示。可见其已经把MobileNet V2,ResNet 50,Inception v4等模型远远甩在背后。 原理 EfficientNet-lite进行了一系列的优...
MnasNet 总体流程主要包括三个部分,如图 4 所示:一个基于 RNN 的学习和采样模型架构控制器,一个建立和训练模型以获得准确率的训练器,以及一个使用 TensorFlow Lite 测量真实手机上模型速度的推理引擎。 图4 MnasNet流程 作者将问题描述为一个考虑 CNN 模型精度和推理实时性的多目标优化问题,旨在实现高准确率和高速...
MnasNet 总体流程主要包括三个部分,如图 4 所示:一个基于 RNN 的学习和采样模型架构控制器,一个建立和训练模型以获得准确率的训练器,以及一个使用 TensorFlow Lite 测量真实手机上模型速度的推理引擎。 图4 MnasNet流程 作者将问题描述为一个考虑 CNN 模型精度和推理实时性的多目标优化问题,旨在实现高准确率和高速...
TensorFlow Litetensorflow.google.cn/lite/ 不过,Tensorflow-Lite一般存在几个问题: Tensroflow版本众多,API接口不稳定,导致Lite的API也不稳定。 谷歌喜欢发时髦论文,但Lite一般只支持在工业界沉淀下来的算法模型。 不过,WorkAround依然是有的。 我们以他们今年引以为豪的EfficientNet系列模型为例。
MobileNetV3是使用真实手机的cpu(pixel-1手机)运行TFLite Benchmark Tool进行性能评估。 在这里插入图片描述 4.4.6 MobileNetv3网络结构 MobileNetv3有small和large两个版本。 Large版本共有15个bottleneck层,一个标准卷积层,三个逐点卷积层。 Small版本共有12个bottleneck层,一个标准卷积层,两个逐点卷积层。 其详细...
谷歌大脑提出EfficientNet平衡模型扩展三个维度,取得精度-效率的最大化! 引起了大家的广泛关注。 在EfficientNet的系列模型中EfficientNet-B7在ImageNet数据集上达到 state-of-the-art 84.4% top-1 / 97.1% top-5 精度(这是目前ImageNet库上报告的最高精度),并且难能可贵的是,相比之前最好的方法模型size还减小8.4...
量化是指将CNN模型的精度降低到FP16/INT8或甚至低位精度,这会导致内存占用、带宽和延迟显著减少。INT8量化已经取得了成功,并被许多流行的开源框架所采用,如tflite/pytorch。 由于在提高计算和内存带宽方面的基本挑战,我们有必要重新思考CNN模型的架构设计和部署,以应对这些限制。我们可以牺牲计算能力以获得更好的带宽性...
前言 本文总结Lite系列论文，总计28篇论文，可作为科研、开发的参考资料。1.LietDet Lite-HRNet Plus 题...
EfficientNet-Lite:EfficientNet-lite的Pytorch实现。 提供ImageNet预训练模型 高效Net-Lite火炬 Google的Pytorch实现。 提供imagenet预训练模型。 在EfficientNet-Lite中,所有的SE模块均被删除,所有的交换层都被ReLU6取代。 对于边缘设备,它比EfficientNet-B系列更友好。 型号详情: 模型 参量 MAdds Top1 Acc(官方) Top...