https://github.com/TingsongYu/ghostnet_cifar10github.com/TingsongYu/ghostnet_cifar10 一、前言 CVPR 2020 最近放榜,其中有一篇论文提出了一种新奇的轻量级卷积神经网络设计,思想非常巧妙,于是对其进行阅读和代码实践,并总结一些可能的下一步工作,供大家参考,共同学习。 本笔记主要分为三个部分,第一部分是论文...
这里还有一个地方原文没说清楚但是一看代码就懂:如果stride=2,则shortcut其实是一个Depthwise的convolution: nn.Sequential(depthwise_conv(inp,inp,3,stride,relu=True),nn.Conv2d(inp,oup,1,1,0,bias=False),nn.BatchNorm2d(oup),) GhostNet类: 最后看最顶层的GhostNet类: GhostNet由以Ghost modules为基础的G...
设计了Ghost瓶颈来堆叠Ghost模块,然后可以轻松建立轻量级的GhostNet。在基准测试上进行的实验表明,所提出的Ghost模块是基线模型中卷积层的一个令人印象深刻的替代品,而我们的GhostNet在相似的计算成本上可以实现比MobileNetV3更高的识别性能(例如,ImageNet ILSVRC-2012分类数据集上的75.7%的top-1准确率)。 创新点 GhostNet...
广泛的实验展示了GhostNetV2相较于现有架构的优越性。例如,在ImageNet上,它以167M FLOPs实现了75.3%的top-1准确率,显著超过了具有类似计算成本的GhostNetV1(74.5%)。源代码将在https://github.com/huawei-noah/Efficient-AI-Backbones/tree/master/ghostnetv2_pytorch和https://gitee.com/mindspore/models/tree/mas...
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GhostNet 神经网络简介与代码实战 1.介绍 GhostNet是华为诺亚方舟实验室在CVPR202提出 ,其论文名字是:GhostNet: More Features from Cheap Operations,简单来说,它的意思就是通过更简单的运算提取特征,至于怎么提就需要看论文了。 2.模型结构 训练好的网络里的feature map存在大量的冗余信息 ,有很多... 查看原文 ...
GhostNet v2 作者基于GhostNet v1加入了DFC attention增强其表示能力,提出了GhostNet v2。 Enhancing Ghost module 输入\(X\in\mathbb{R}^{H\times W\times C}\) 分别送入两个分支,一个是原始的Ghost module按式(1)(2)生成输出特征 \(Y\),另一个分支是DFC module按式(4)(5)生成attention map \(A\)...
GhostNet Introduction GhostNet是从模型设计方面精简卷积神经网络模型。 Motivation 卷积神经网络模型得到的特征中有许多特征是冗余的。比如下图是ResNet-50的第一个残差块得到的特征图,红色、绿色和蓝色框的特征图表现出非常高的相似性。同颜色的下一个特征图就像是上一个特征图的镜像(ghost)。而这些相似度高的特征图...
【魔改YOLOv5-6.x(上)】:结合轻量化网络Shufflenetv2、Mobilenetv3和Ghostnet 【魔改YOLOv5-6.x(中)】:加入ACON**函数、CBAM和CA注意力机制、加权双向特征金字塔BiFPN 本文使用的YOLOv5版本为v6.1,对YOLOv5-6.x网络结构还不熟悉的同学,可以移步至:【YOLOv5-6.x】网络模型&源码解析 训练设置: $ python train...
[细读经典]ASR工业级代码-WeNet代码逐行分析-1-模型初始化 迷途小书僮发表于硬核而接地... 如何给别人讲清楚Ghost模块 最近有幸拜读到华为诺亚方舟实验室的韩凯大神的ghostNet轻量级神经网络,写这篇博客的目的在于对读了两遍的论文进行一些思想上的总结。 摘要首先清楚一下作者是怎么发现问题并提出问题的? … 朱晓峰...