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一、ready论文:GhostNet: More Features from Cheap Operations (cvpr2020) 论文下载: GhostNet: More Features from Cheap Operations代码: https://github.com/huawei-noah/ghostnet… nachifur MindSpore新型轻量级神经网络GhostNet,在ImageNet分类、图像识别和目标检测等多个应用场景效果优异,已开源欢迎体验 摘要华为研究...
例如,在ImageNet上,它以167M FLOPs实现了75.3%的top-1准确率,显著超过了具有类似计算成本的GhostNetV1(74.5%)。源代码将在https://github.com/huawei-noah/Efficient-AI-Backbones/tree/master/ghostnetv2_pytorch和https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/research/cv/ghostnetv2上提供。 创新点 GhostNet...
例如,它在具有167M FLOPs的ImageNet上实现了75.3%的top-1精度,显著抑制了GhostNetV1 (74.5%),计算成本相似。源代码将在https://github.com/huawei-noah/Efficient-AI-Backbones/tree/master/ghostnetv2_pytorch和https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/research/cv/ghostnetv2获得。 introduction中提到: M...
DAMO-YOLO 是目标在精度和速度这两个关键指标上表现最佳的单阶段目标检测算法,并且已在 github 上开源。 轻量级网络 在物联网(IoT) 部署中,设计小型和高效的网络是重要的研究分支。这种趋势也影响到了高性能目标检测算法的设计。虽然许多目标检测算法可以实现出色的精度并实时推理,但对于边缘端/移动端来说,目前大部...
DAMO-YOLO 是目标在精度和速度这两个关键指标上表现最佳的单阶段目标检测算法,并且已在 github 上开源。 轻量级网络 在物联网 (IoT) 部署中,设计小型和高效的网络是重要的研究分支。这种趋势也影响到了高性能目标检测算法的设计。虽然许多目标检测算法可以实现出色的精度并实时推理,但对于边缘端/移动端来说,目前大...
Github代码论文链接 三、添加方法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. ...
Model Compression—YOLOv3 with multi lightweight backbones(ShuffleNetV2 HuaWei GhostNet), attention, prune and quantization - HaloTrouvaille/YOLO-Multi-Backbones-Attention
我们在models/mobilev3.py中插入MobileNetv3网络,网络结构来源于github网友复现的pytorch版本,真即插即用! 分类效果: 检测效果: 修改后的部分源码如下: class MobileNetV3(nn.Module): def __init__(self, num_classes=1000): super(MobileNetV3, self).__init__() ...
YOLOv3 with 轻量级主干网(ShuffleNetV2, GhostNet), 注意力机制(SE Block, CBAM Block, ECA Block),和在GhostNet上的剪枝、量化、蒸馏。 - Single430/YOLO-Multi-Backbones-Attention