3.1. Ghost Module for More Features 深度卷积神经网络通常由大量卷积组成,从而导致大量的计算成本。尽管MobileNet和ShuffleNet等最近的工作引入了深度可分离卷积或混洗操作,以使用较小的卷积filter来构建有效的CNN,但是剩下的1×1卷积层仍然占用大量内存和FLOPs。 如图1所示,鉴于主流CNN计算出的中间
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...
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...
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,但是大量甚至冗余的信息...
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: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,速度和计算量均少于SOTA方法。当前神经网络偏向于移动设备应用,一些重于模型的压缩,比如剪枝、量化、知识蒸馏等。另一些着重于高效的...
AI科技评...发表于论文解析 GhostNet 解读 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...打开...
GhostNet:More Features from Cheap Operations 论文:https://arxiv.org/pdf/1911.11907.pdf 代码:https://github.com/huawei-noah/ghostnet 0 绪论 随着卷积神经网络部署在终端的需求越来越强烈,很多研究者们开始研究如何降低神经网络的计算...
GhostNet: More Features from Cheap Operations PDF: https://arxiv.org/pdf/1911.11907.pdf PyTorch代码: https:///shanglianlm0525/CvPytorch PyTorch代码: https:///shanglianlm0525/PyTorch-Networks ...
GhostNet:More Features from Cheap Operations 论文:https://arxiv.org/pdf/1911.11907.pdf 代码:https://github.com/huawei-noah/ghostnet 0 绪论 随着卷积神经网络部署在终端的需求越来越强烈,很多研究者们开始研究如何降低神经网络的计算量。一种方法是在一个已经训练好的网络基础上做一些裁剪和量化,比如模型剪枝...