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...
stride为1和2的Ghost Module如下 作者基于MobileNetV3的结构,设计了GhostNet,需要注意的是中间的SE位置、放缩比例与MobileNet稍有不同,作者也是经过很多的实验呀(这里提一下论文好多次引用Table1都引用成了Table7,CVPR最终稿应该有改) 更详细的说明如下,注意作者没用hard-swish因为延迟很大 设计理念 参照GhostNet的Pytorc...
于是,就有了GhostNet的基础——Ghost模块,用更少的参数,生成与普通卷积层相同数量的特征图,其需要的算力资源,要比普通卷积层要低,集成到现有设计好的神经网络结构中,则能够降低计算成本。 核心理念:用更少的参数来生成更多特征图 因此,本文提出了一种更高效的轻量形卷积神经网络GhostNet,其核心思想是用更少的参数...
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...
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。
论文阅读——GhostNet: More Features from Cheap Operations 论文阅读之GhostNet:More Features from Cheap Operations 从简单操作中获取更多特征 ——来自华为诺亚实验室&北大 来源:CVPR2020 GhostNet 目前代码已开源: GhostNet 摘要 由于嵌入式设备有限的片上存储及计算资源,限制了将CNN部署在嵌入式设备。而目前较...
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 ...
In order to reduce the deployment cost of deep convolutional neural networks and optimize the detection performance of the models, an improved lightweight backbone network algorithm S-GhostNet is proposed. The algorithm reduces the computational effort of convolutional operations by introducing a G...
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...
项目注释+论文复现+算法竞赛+Pytorch实践 pytorchssdfaster-rcnncamunetsstyolov3s4ndghostnetyolov4dynamicrelubroadfacetargetdrophs-resnetdiscfacenpcfacerepvgg UpdatedAug 13, 2024 Jupyter Notebook cavalleria/cavaface Star463 Code Issues Pull requests