该Ghost模块即插即用,通过堆叠Ghost模块得出Ghost bottleneck,进而搭建轻量级神经网络-GhostNet。 在ImageNet分类任务,GhostNet在相似计算量情况下Top-1正确率达75.7%,高于MobileNetV3的75.2%。 思路: ResNet-50中,可视化残差块后的特征,有些特征图很相似,那是不是其中一个特征图通过比较廉价的操作将另一特征图变换而...
ResNet-50中第一个残差组生成的一些特征图的可视化,其中三个相似的特征图对样例用相同颜色的方框标注。其中一个特征映射可以通过简单的操作(用扳手表示)对另一个特征映射进行变换近似得到。 Approach 主要涉及到两个模块:GhostModule,GhostBottleneck(感觉主要是在MobileNetV3上做了一些修改,去掉了对硬件不友好的PointWise...
Ghost bottleneck类似于ResNet中基本残差块,其中集成了几个卷积层和shortcuts。ghost bottleneck主要有堆叠的ghost module组成,第一个ghost模块充当增加通道数量的扩展层,将输出通道数和输入通道数之比成为扩展比。第二个ghost模块减少通道数量以匹配shortcuts,然后,shortcuts在这两个ghost模块的输入和输出之间。BN和ReLu...
仅替换 ImageNet 预训练的主干,并在8个 NVIDIA V100 GPUs 中训练12个时期的模型结果如下图7所示。RepGhostNet 在两个任务上都优于MobileNetV2,MobileNetV3 和 GhostNet,且推理速度更快。例如,在延迟相当的情况下,RepGhostNet 1.3× 在这两项任务中比 GhostNet 1.1× 高出 1% 以上,RepGhostNet 1.5× 比 MobileNe...
编者注:编者还没细看,但是GPU高效版本的实验结论让编者有些困惑。G-Ghost的baseline主要是一些比较早的模型(eg:ResNet)或者RegNet,速度提升也不大,遗漏了一些新的模型(例如RepVGG、EfficientNetv2),而且最后一张图(图15)将G-Ghost只与一些为CPU计算效率而优化的模型(包括MobileNetv2、MobileNetv3)在GPU平台上对比,是...
We use 6 clean trained models (Inception-{v3, v4}, Resnet-v2-{50, 101, 152}, Inception-Resnet-v2) and 3 ensemble adversarial trained models (ens3_inception_v3, ens4_inception_v3, ens_inception_resnet_v2). We original download them from here and here and then slightly modified the ...
Unofficial Netflix Search (Independent Publisher) Unsplash (Independent Publisher) Updates App (Microsoft 365) Updown (Independent Publisher) URL.dev (Independent Publisher) UrLBae (Independent Publisher) USB4SAP UserVoice USGS Earthquake Hazards (Independent Publisher) Vantage 365 Imaging Varuna vatcheckap...
图像分类任务:在ImageNet分类任务中,与MobileNet系列、ShuffleNet系列、ProxylessNAS、FBNet、MnasNet等现代小网络架构相比,GhostNet在不同计算复杂度水平下均表现出更优的性能。例如,GhostNet在与MobileNetV3具有相似计算成本的情况下,能够获得更高的准确率(如GhostNet - 1.3x的top - 1准确率为75.7%,而MobileNetV3 Large...
假面骑士Zero- One第18话到第30话全劫持者&粉碎水牛/喷溅鲸鱼/爆炸狮子/风暴企鹅/侦察熊猫/战斗胡狼/入侵马蹄蟹程式钥等 05:37 腹筋崩壊太郎/松田演程式升华钥全绝灭升华钥滅亡迅雷netに接続!変身腰带DX绝灭升华钥Fukkin hōkai Tarō toMatsuda Enge! 05:32 亚克魔机偶刺鳞蛉/孔耐/艾尔卡/新希DX绝灭升华...
引入mix操作后可以进一步提升模型性能且额外计算量可忽略,G-Ghost w/ mix取得了与ResNet34相当的性能,同时GPU推理延迟降低16%。 上表给出了RegNet为蓝本的对比,从中可以看到:相比RegNetX-3.2GF-0.75x, G-Ghost-RegNet取得了1.1%的性能提升,同时具有稍快推理速度。