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...
zwangsaner/GhostNetV2 main BranchesTags Code Latest commit Cannot retrieve latest commit at this time. History 5 Commits models README.md 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...
MobileNets将卷积分解为深度卷积和点态卷积;ShuffleNets采用Group卷积和Channels随机简化PointWise Convolution;也有学者利用Butterfly transform逼近Pointwise Convolution;EfficientNet找到输入分辨率和网络宽度/深度之间的适当关系;MixNet在一个卷积中将多个内核大小混合在一起;AdderNet用加法代替了大量的乘法;GhostNet应用线性变换来生...
简介:超越GhostNet!吊打MobileNetV3!MicroNet通过极低FLOPs实现图像识别(文末获取论文)(二) 4 MicroNet架构 文中总共描述了4种MicroNet模型的结构,FLOPs在6M到44M之间。它们由3种类型的Block组成,它们以不同的方式结合了Micro-Factorized pointwise和depthwise卷积。它们都使用dynamic ShiftMax作为激活函数。 4.1、Micro-Bl...
MicroNet通过极低FLOPs实现图像识别(文末获取论文) 本文提出Micro-Factorized卷积,将点和深度卷积分解为低秩矩阵,并提出新的激活函数,称为Dynamic Shift-Max,表现SOTA!性能优于GhostNet、MobileNetV3等网络; 作者单位:加州大学圣迭戈分校, 微软 1 简介 在本文中介绍了MicroNet,它是一种高效的卷积神经网络具有极低的计算...
本文提出Micro-Factorized卷积,将点和深度卷积分解为低秩矩阵,并提出新的激活函数,称为Dynamic Shift-Max,表现SOTA!性能优于GhostNet、MobileNetV3等网络;作者单位:加州大学圣迭戈分校, 微软 1 简介 在本文中介绍了MicroNet,它是一种高效的卷积神经网络具有极低的计算成本。在边缘设备上非常需要这样的低成本网络,但是通常...
超越GhostNet!吊打MobileNetV3!MicroNet通过极低FLOPs实现图像识别(文末获取论文) 1 简介 在本文中介绍了MicroNet,它是一种高效的卷积神经网络具有极低的计算成本。在边缘设备上非常需要这样的低成本网络,但是通常会遭受明显的性能下降。 MicroNet基于2个设计原则来处理极低的FLOPs:...
超越GhostNet!吊打MobileNetV3!MicroNet通过极低FLOPs实现图像识别(文末获取论文) 1 简介 在本文中介绍了MicroNet,它是一种高效的卷积神经网络具有极低的计算成本。在边缘设备上非常需要这样的低成本网络,但是通常会遭受明显的性能下降。 MicroNet基于2个设计原则来处理极低的FLOPs:...