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...
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几篇论文实现代码:《GhostNet: More Features from Cheap Operations》(CVPR 2020) GitHub:http://t.cn/A67ygiH3 [fig1] 《Graph-based, Self-Supervised Program Repair from Diagnostic Feedback》(ICML 2020...
GhostNetV2在ImageNet上以167M FLOPs达到75.3%的top-1准确率,优于同类模型。创新点包括DFC注意力、模型结构优化和效率提升。源代码可在GitHub和MindSpore平台上找到。此外,还提到了YOLOv8的相关实现和任务配置。 YOLO目标检测创新改进与实战案例专栏 专栏目录:YOLO有效改进系列及项目实战目录 包含卷积,主干 注意力,检测...
GhostNet的创新点主要包括: Ghost模块: 提出一种新的Ghost模块,通过低成本操作生成更多的特征图。该模块首先使用一部分原始特征图,然后通过应用一系列简单的线性变换(廉价操作)生成更多的特征图(称为Ghost特征图),这些特征图能够充分揭示原始特征中的信息。
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...
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 pdf:https://arxiv.org/abs/1911.11907 代码:https://github.com/iamhankai/ghostnet 简介 作者发现当CNN的提取的特征层很多的时候,有大部分的特征其实是相关的(如figure-1所示), 彼此之间的区别不大,并且因为卷积的特性,模型的参数量和计算量是与特征纬度正相关的。因此为了在维持模型性能的前提下,进一...
GhostNet(CVPR 2020)学习笔记 (附代码) 论文地址:.11907v2 代码地址:.py 1.是什么? Ghost module是一种模型压缩的方法,它可以在保证网络精度的同时减少网络参数和计算量,从而提升计算速度和降低延时。Ghost模块可以代替现有卷积网络中的每一个卷积层。Ghost module的核心思想是将一个卷积层分...