FasterNet是一种高效的神经网络架构,旨在提高计算速度而不牺牲准确性,特别是在视觉任务中。它通过一种称为部分卷积(PConv)的新技术来减少冗余计算和内存访问。这种方法使得FasterNet在多种设备上运行速度比其他网络快得多,同时在各种视觉任务中保持高准确率。例如,FasterNet在ImageNet-1k数据集上的表现超过了其他模型,...
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MobileVitXXS快3.1倍、3.1倍和2.5倍,而在ImageNet-1k上的准确率高2.9%。大模型FasterNet-L实现了83.5%的Top-1精度,与Swin-B不相上下,同时在GPU上提供...
FasterNet全新的神经网络家族,在多个处理平台上运行速度更快,精度更高,优于MobileVit等网络,基于新提出新的Partial卷积(PConv),大型网络FasterNet-L达到了83.5%的top-1精度,与Swin-B相当,同时在GPU上具有更高推断吞吐量,以及在CPU上节省42%的计算时间。网络架构如下: 这篇文章主要讲解如何使用FasterNet完成图像分类...
在ultralytics/cfg/models/v8文件夹下新建yolov8-FasterNet.yaml文件,内容如下: # Ultralytics YOLO 🚀, AGPL-3.0 license# YOLOv8 object detection model with P3-P5 outputs. For Usage examples see https://docs.ultralytics.com/tasks/detect# Parametersnc: 80 # number of classesscales: # model ...
本文分享来自CVPR 2023的论文,提出了一种快速的主干网络,名为FasterNet。 论文提出了一种新的卷积算子,partial convolution,部分卷积(PConv),通过减少冗余计算和内存访问来更有效地提取空间特征。 创新在于部分卷积(PConv),它选择一部分通道的特性进行常规卷积,剩余部分通道的特性保持不变,降低了计算复杂度,从而实现了快...
在上一篇文章中完成了前期的准备工作,见链接:FasterNet实战:使用FasterNet实现图像分类任务(一)这篇主要是讲解如何训练和测试 训练部分 完成上面的步骤后,就开始train脚本的编写,新建train.py 导入项目使用的库 在train.py导入 os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES']="0,1" 选择显卡,index从0开始,比如一台机器上有...
2.4、FasterNet作为Backbone 鉴于新型PConv和现成的PWConv作为主要的算子,进一步提出FasterNet,这是一个新的神经网络家族,运行速度非常快,对许多视觉任务非常有效。作者的目标是使体系结构尽可能简单,使其总体上对硬件友好。 在图4中展示了整体架构。它有4个层次级,每个层次级前面都有一个嵌入层(步长为4的常规4×4卷...
FasterNet:追逐更高FLOPS、更快的神经网络 摘要 为了设计快速神经网络,许多工作都集中在减少浮点运算的数量(FLOPs)上。 然而,我们观察到FLOPs的减少并不一定会导致延迟的类似程度的减少。 这主要源于低效率的每秒浮点运算(FLOPS)。 为了实现更快的网络,我们回顾了流行的操作,并证明如此低的FLOPS主要是由于操作频繁的内...
这篇文章主要讲解如何使用FasterNet完成图像分类任务,接下来我们一起完成项目的实战。本例选用的模型是fasternet_s,在植物幼苗数据集上实现了96%的准确率。 通过这篇文章能让你学到: 如何使用数据增强,包括transforms的增强、CutOut、MixUp、CutMix等增强手段?
github地址:https://github.com/JierunChen/FasterNet paper地址:https://export.arxiv.org/pdf/2303.03667v1.pdf 文章提出了一种新颖的局部卷积(PConv),它通过削减冗余计算和内存访问,更高效地提取空间特征,而且在作者测试的数据集上实现了精度与速度的双重提升。本文详细介绍了如何在yolov8中使用FasterNet替换其主...