1.Ghostnet、G_ghost、Ghostnetv2性能比较 引入到yolov8,Bottleneck与c2f结合,代替backbone中的所有c2f。 layers parameters GFLOPs kb YOLOv8s 168 11125971 28.4 21991 YOLOv8_C2f_GhostBottleneckV2s 279 2553539 6.8 5250 YOLOv8_C2f_GhostBottlenecks 267 2553539 6.8 5248 YOLOv8_C2f_g_ghostBottlenecks 195 25...
在 GhostNet 中,一半的特征的空间信息被廉价操作 (3×3 Depth-wise Convolution) 所捕获,其余的特征只是由 1×1 的 Point-wise 卷积得到的,与其他像素没有任何信息上的交流。捕捉空间信息的能力很弱,这可能会妨碍性能的进一步提高。本文介绍的工作 GhostNetV2 是 GhostNet 的增强版本,被 NeurIPS 2022 接收为 Spot...
论文名称:GhostNets on Heterogeneous Devices via Cheap Operations 论文地址:[2201.03297] GhostNets on Heterogeneous Devices via Cheap Operations (arxiv.org) 3.2 Building Lightweight C-GhostNet C-Ghost Bottlenecks.利用C-Ghost module的优势,专门为小型CNNs设计了C-Ghost bottleneck(G-bneck),如图3所示。 四...
GhostNet作为近年来最流行的轻量级神经网络架构,其在ARM和CPU端的应用已经非常广泛。而在GPU和NPU这种并行计算设备上,原版GhostNet并没有体现出优势。最近,华为诺亚的研究者针对GPU等设备的特点,巧妙引入跨层的廉价操作,减少计算量的同时减少的内存数据搬运,基于此设计了GPU版GhostNet。实验表明,G-GhostNet在现有GPU设备上...
1 GhostNetV2:长距离注意力机制增强廉价操作(来自北京华为诺亚方舟实验室)1.1 GhostNetV2 论文解读1.1.1 GhostNet 回顾和本文动机1.1.2 重新思考 Attention 对模型架构的影响1.1.3 用于移动端架构的解耦全连接注意力机制 DFC Attention1.1.4 借助 DFC 注意力机制增强 Ghost 模块1.1.5 特征下采样1.1.6 实验结果 1 ...
从基础架构ResNet到最强检测器Yolov7再到最新部署神器GhostNetV2 导读 目标检测是指在图像或视频中分类和定位物体的任务。由于其广泛的应用,最近几年目标检测受到了越来越多的关注。本文概述了基于深度学习的目标检测器的最新发展。同时,还提供了目标检测任务的基准数据集和评估指标的简要概述,以及在识别任务中使用的...
GhostNet作为近年来最流行的轻量级神经网络架构,其在ARM和CPU端的应用已经非常广泛。而在GPU和NPU这种并行计算设备上,原版GhostNet并没有体现出优势。最近,华为诺亚的研究者针对GPU等设备的特点,巧妙引入跨层的廉价操作,减少计算量的同时减少的内存数据搬运,基于此设计了GPU版GhostNet。实验表明,G-GhostNet在现有GPU设备上...
1.2 GhostNetV2 代码解读 1 GhostNetV2:长距离注意力机制增强廉价操作 论文名称: GhostNetV2: Enhance Cheap Operation with Long-Range Attention (NeurIPS 2022 Spotlight) 论文地址 GhostNetV2: 1.1 GhostNetV2 论文解读: 1.1.1 GhostNet 回顾和本文动机
GhostNet V2是为移动应用设计的一种新的轻量级视觉骨干网络: 2.2 模型结构 增强Ghost模块:Ghost模块中只有一半的特征与其他像素交互,损害了其捕获空间信息的能力。因此,使用DFC attention来增强Ghost模块的输出特征Y,以捕获不同空间像素之间的长距离依赖。 特征下采样:直接将DFC attention与Ghost模块并行会引入额外的计算...
GhostV2 bottleneck:GhostNet采用包含两个Ghost模块的倒置残差瓶颈结构,第一个模块产生具有更多通道的扩展特征,第二个模块减少通道数以获得输出特征。通过研究发现增强“表达能力”更有效,因此只将扩展特征与DFC attention相乘。DFC attention分支与第一个Ghost模块并行以增强扩展特征,然后增强的特征被发送到第二个Ghost模块...