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:MoreFeaturesfromCheapOperations,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 ,有很多特征长得很相似,可以见下图,对于长得很相似的特征,我们是不...
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。而目前较为成功的卷积神经网络中含有大量冗余的特征图 Squ...
GhostNet是2020CVPR录用的一篇对卷积操作进行改进的论文。文章的核心内容是Ghost模块(Ghost Module),可以用来替换任何经典CNN网络中的卷积操作,突出优势是轻量高效,实验证明使用了Ghost Module的MobileNetV3的效果,要比原始的MobileNetV3要好。贴出paper和code地址: https://arxiv.org/abs/1911.11907arxiv.org/abs...
\Phi_{i,j}的理解:论文中表示,可以探索仿射变换和小波变换等其他低成本的线性运算来构建Ghost模块。但是,卷积是当前硬件已经很好支持的高效运算,它可以涵盖许多广泛使用的线性运算,例如平滑、模糊等。 此外,线性运算 \Phi_{i,j} 的滤波器的大小不一致将降低计算单元(例如CPU和GPU)的效率,所以论文中实验中让Ghost...
GhostNet. 基于ghost bottleneck,我们建议使用如表1所示的GhostNet: 我们基本上遵循了MobileNetV3架构的优势,用我们的Ghost bottleneck代替了MobileNetV3中的bottleneck块。GhostNet主要由一组Ghost bottleneck组成,Ghost模块作为构建块。第一层是标准的卷积层,有16个filter,然后是一系列的Ghost bottleneck,通道逐渐增加。这些Gh...
论文:GhostNet: More Features from Cheap Operations, CVPR 2020代码: https://github.com/iamhankai/ghostnet.pytorch/GhostNet是华为诺亚方舟实验室在CVPR2020提出,可以在同样精度下… 高峰OUC发表于OUC的搬... 已开源 | GhostNetV3:传统小模型的新型优化策略 论文地址:GhostNetV3: Exploring the Training Strategies...
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...
A GhostNet is a type of convolutional neural network that is built using Ghost modules, which aim to generate more features by using fewer parameters (allowing for greater efficiency). GhostNet mainly consists of a stack of Ghost bottlenecks with the G
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:///shanglianlm0525/CvPytorch ...
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。