GhostNet:基于Ghost bottleneck,作者提出GhostNet,如下表所示。作者遵循MobileNet-v3的基本体系结构,然后使用Ghost bottleneck替换MobileNet-v3中的bottleneck。GhostNet主要由一系列Ghost bottleneck组成,其中Ghost bottleneck以Ghost module为构建基础。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...
return self.conv(x) + self.shortcut(x) Ghost BottleNeck结构类似于MobileNetV2的模块,可以很方便的嵌入到模型的任何地方,我在下面这个github项目里面调用了GhostNet网络在Cifar10数据集上进行分类测试。 https://github.com/lee-zq/CNN-Backbonegithub.com/lee-zq/CNN-Backbone...
基于ghost模块,我们涉及一个高效的网络结构叫做GhostNet. 我们首先在benchmark神经体系结构中替换原始的卷积层,以证明Ghost模块的有效性,然后验证GhostNets在多个benchmark视觉数据集上的优越性。 实验结果表明,所提出的Ghost模块能够降低通用卷积层的计算成本,而保留类似的识别性能,GhostNets可以在各种任务上超越移动设备上...
深度学习论文: GhostNet: More Features from Cheap Operations及其PyTorch实现 GhostNet: More Features from Cheap Operations PDF: https://arxiv.org/pdf/1911.11907.pdf PyTorch代码: https://github.com/shanglianlm0525/CvPytorch PyTorch代码: https://github.c...
Ghost Module/GhostNet:一种模型压缩的轻量级模块/网络(论文阅读)(1),程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
GhostNet 论文解读 GhostNet: More Features from Cheap Operations. CVPR 2020. 论文地址:arXiv 开源 PyTorch代码:GitHub 引言 由于嵌入式设备上有限的内存和计算资源,很难在上面部署卷积神经网络。因此,深度神经网络设计最新的趋势是探索轻量级高效网络体系结构的设计。那些成功的CNN模型一个重要的特征是特征图冗余,但是...
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...
GhostNet: More Features from Cheap Operations 1. Introduction 在训练有素的深度神经网络的特征图中,丰富甚至冗余的信息常常保证了对输入数据的全面理解。例如,图1展示了由ResNet-50生成的输入图像的一些特征映射,并且存在许多相似的特征映射对,就像彼此的幽灵一样。特征图中的冗余度是深度神经网络成功的重要特征。我...
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。
Repository files navigation README 原始论文地址:https://arxiv.org/abs/2211.12905 models包含common.py文件,包含根据论文实现的GhostModule,GhostV2Block,SEModule以及必要的模块About 根据原始论文实现Pytorch版本GhostNetV2 Resources Readme Activity Stars 3 stars Watchers 2 watching Forks 0 forks Report...