本文主要会介绍 GhostNet 系列网络,在本文中会给大家带来卷积结构的改进方面的轻量化,以及与注意力(self-attention)模块的进行结合,部署更高效,更适合移动计算的 GhostNetV2。让读者更清楚的区别 V2 与 V1 之…
其实GhostNet 的方法也很简单,无外乎就是将原本的乘法变成了两个乘法相加,然后在代码实现中,其实第二个变换是用 depthwise conv 实现的。作者在文中也提到,前面的卷积使用 pointwise 效率比较高,所以网络嫣然类似一个 mobilenet 的反过来的版本,只不过 GhostNet 采用了拼接的方式,进一步减少了计算量。Ghost module 的...
从http://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html下载python版,得到cifar-10-python.tar.gz,解压得到 cifar-10-batches-py,并放到 ghostnet_cifar10/data下,然后执行 python bin/01_parse_cifar10_to_png.py,可在data/文件夹下获得cifar10_train 和 cifar10_test两个文件夹 step2: 模型训练 训练脚本为 bin/...
Ghost Block:GhostNetV2的基本构建块是Ghost Block,是由两个Ghost模块堆叠而成。这个Ghost Block采用了反向瓶颈的结构,第一个Ghost模块充当扩展层,增加输出通道数,第二个Ghost模块减少通道数以匹配快捷路径。这种结构有助于提高特征的抽象能力和表示质量 移动设备适用:GhostNetV2架构专门设计用于移动应用,旨在提供更快的推...
GhostNet网络是2019年发布的轻量级网络,速度和MobileNetV3相似,但是识别的准确率比MobileNetV3高,在ImageNet ILSVRC-2012分类数据集的达到了75.7%的top-1精度。 论文链接:https://arxiv.org/abs/1911.11907 作者解读:https://zhuanlan.zhihu.com/p/109325275开源代码:https://github.com/huawei-noah/ghostnet ...
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。 2.Ghostnet介绍 论文:https://arxiv.org/pdf/2211.12905.pdf 尽管Ghost 模块可以大幅度地减少计算代价,但是其特征的表征能力也因为 "卷积操作只能建模一个窗口内的局部信息" 而被削弱了。在 GhostNet 中...
论文地址:GhostNet: More Features from Cheap Operations 1 前言 目前部署在嵌入式设备上的卷积神经网络(CNN)主要受制于设备的存储和硬件计算资源。为了降低特征图的冗余是设计轻量级网络一个重要的原则,在此之前的轻量级网络很少在这个层面进行过深度地研究。
Ghost bottlenecks用来堆叠Ghost模块,从而可以方便地建立轻量级GhostNet。在benchmarks上进行的实验表明,所提出的Ghost模块是baselines models中可以替代卷积层的好方法,并且GhostNet可以在ImageNet ILSVRC-2012分类数据集上以相似的计算成本实现比mobilenet3更高的识别性能(例如75:7%的top-1精度)。
3G-GhostNet 我们可以采用上述所提G-Ghost对现有CNN架构进行重构,即将常规的阶段构建替换为G-Ghost阶段构建。通过探索"stage-wise"冗余,G-Ghost阶段取得了更佳的精度-GPU延迟均衡。 上表给出了本文所构建的G-GhostNet架构配置,它采用1×1卷积作为cheap操作,G-Ghost的超参λ=0.4,bottleneck的扩展比例设为3,同时每个...
在Ghost bottleneck的基础上，研究团队提出了GhostNet——遵循MobileNetV3的基本体系结构的优势，用Ghost bottleneck替换MobileNetV3中的bottleneck。第一层是具有16个卷积核的标准卷积层，然后是一系列Ghost bottleneck，通道逐渐增加。Ghost bottleneck根据输入特征图的大小分为不同的阶段，除了每个阶段的最后一个Ghost ...