DFC 注意力机制的部署效率较高,使得 GhostNetV2 也在准确性和实际速度之间实现了良好的平衡。比如,在相似的推理延迟下 (如37毫秒),GhostNetV2 达到了 75.3% 的准确率。 COCO 目标检测 如下图7所示是以 GhostNetV2,GhostNetV1 和 MobileNetV2 为 Backbone,加上 YOLO V3 检测头的 COCO 目标检测实验结果。在不同...
CNN(九)GhostNet v2 小小 中国矿业大学(北京) 控制科学与工程博士4 人赞同了该文章 目录 收起 摘要 3.2 Building Lightweight C-GhostNet 四、GPU-Efficient GhostNet 4.1 G-Ghost Stage 4.2 Intrisic Feature Aggregation 4.3 Complexity Analysis 4.4 Building Lightweight G-GhostNet 五、Experiments ...
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...
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...
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。 2.Ghostnet介绍 论文:https://arxiv.org/pdf/2211.12905.pdf 尽管Ghost 模块可以大幅度地减少计算代价,但是其特征的表征能力也因为 "卷积操作只能建模一个窗口内的局部信息" 而被削弱了。在 GhostNet 中...
图:GhostNetv2与现有轻量化模型比较(ImageNet) 论文地址: GhostNetV2: Enhance Cheap Operation with Long-Range Attentionarxiv.org/abs/2211.12905 PyTorch代码: https://github.com/huawei-noah/Efficient-AI-Backbones/tree/master/ghostnetv2_pytorchgithub.com/huawei-noah/Efficient-AI-Backbones/tree/mas...
GhostnetV2相关代码如下:具体改进方法,关注后私信 class GhostModuleMul(nn.Module): """ GhostModuleMul warpper definition. Args: num_in (int): Input channel. num_out (int): Output channel. kernel_size (int): Input kernel size. stride (int): Stride size. padding (int): Padding number. ...
GhostNet v2 作者基于GhostNet v1加入了DFC attention增强其表示能力,提出了GhostNet v2。Enhancing Ghost module 输入分别送入两个分支,一个是原始的Ghost module按式(1)(2)生成输出特征,另一个分支是DFC module按式(4)(5)生成attention map,对于输入先用一个1x1卷积将其转换成DFC的输入,最终的输出是两个分支输...
从GhostNet到GhostNetV2: GhostV2的主要工作就是在Ghost module的基础上,添加了一个改进的注意力块。文中称为解耦全连接注意力机制DFC(Decouplod fully connected) 对图片进行HW次element-wise操作,改为分成列和行,分别对列进行W次对行进行H次操作。则计算量就从H×W×H×W变为H×W×H+W×H×W次。论文中FC...
华为诺亚的GhostNetV2模型在深度学习领域引入了创新的卷积结构，以提高计算效率。其中，Depthwise (DW)卷积与Pointwise (PW)卷积是关键技术。DW卷积通过每个卷积核处理一个输入通道，减少了所需参数，比如对于一个3×5×5的图像，普通卷积需要3×3×3×3的核，而DW只需3×3×3。相反，PW卷积是1×1×...