注意,线性运算Φ在每个信道上操作,其计算成本远小于普通卷积。在实践中,Ghost模块中可能存在几种不同的线性运算,例如3×3和5×5线性核,这将在实验部分中进行分析。 左变为stride=1的 Chost bottleneck,右边为stride=2的Chost bottleneck 总结来说:过往input通过卷积来实现整个output输出,而GhostConv先生成一部分的输...
论文地址:GhostNet: More Features from Cheap Operations 1 前言 目前部署在嵌入式设备上的卷积神经网络(CNN)主要受制于设备的存储和硬件计算资源。为了降低特征图的冗余是设计轻量级网络一个重要的原则,在此之前的轻量级网络很少在这个层面进行过深度地研究。 近几年来,一些列的工作聚焦于轻量级网络的研究和设计:网络...
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的快速推断,从而超越最新的高效深度模型,例如MobileNetV3 。 本文的其余部分安排如下:第2节简要总结了该领域的相关工作,然后在第3节中提出了Ghost模块和GhostNet,在第4节中进行了实验和分析,最...
为了进一步获得想要的n channels的特征映射,我们提出在Y'中的每个内在特征中应用一系列的cheap线性操作来生成s个ghost特征,如下函数所示: yi′表示在Y'中的第i个内在特征映射,在上式中Φi,j是用于生成第j个ghost特征映射yij的第j个线性操作,也就是说yi′可以有一个甚至多个ghost特征映射{yij}sj=1。最后一个Φ...
GhostNet: More Features from Cheap Operations 一. 论文简介 论文可视化特征图如下所示,目的是找到更多的特征对(Ghost) 如何找到? 论文意思是保留内在特征(instrinsic feature),可以获得更多的特征对 如何判定? 未解释 二. 模块详解 2.1 整体结构介绍 Ghost module ...
论文题名:《GhostNet: More Features from Cheap Operations》 arxiv: https://arxiv.org/abs/1911.11907 github :https://github.com/huawei-noah/ghostnet 作者翻译:https://zhuanlan.zhihu.com/p/109325275 摘要 在优秀CNN模型中,特征图存在冗余是非常重要的,但是很少有人在模型结构设计上考虑特征图冗余问题(The...
GhostNet: More Features from Cheap Operations 代码: https://github.com/huawei-noah/ghostnet. 出发点 多年来,已经提出了一系列方法来研究紧凑型深度神经网络,例如网络剪枝、低位量化、知识蒸馏等。网络剪枝修剪神经网络中不重要的权重、利用正则化来修剪过滤器以获得高效的 CNN; 低位量化将权重和激活量化为 1 位...
本文是CVPR2020最新出炉的文章,文章主要介绍了新型的轻量化模块——Ghost模块。Ghost模块的核心思想是基于一组固有特征图,应用了一系列成本低廉的线性变换,生成了许多可以充分揭示潜在固有特征信息的幻影(Ghost)特征图。提出的Ghost模块可以作为即插即用组件用于升级现有的卷积神经网络。
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.com/shanglianlm0525/PyTorch-Networks ...
Ghost可降低CNN卷积操作的计算成本。先卷积生成一定数量的特征图,再进一步应用一定数量的廉价变换操作,有效地生成ghost特征图。该方法是一个即插即用的模块,并通过实验证明在保持可比性能的前提下,将原始模型转换为紧凑模型。此外,使用所提出的新模块构建的GhostNet在效率和准确性方面都优于最先进的轻量级神经架构。