深度学习论文: GhostNet: More Features from Cheap Operations及其PyTorch实现 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.c...
几篇论文实现代码:《GhostNet: More Features from Cheap Operations》(CVPR 2020) GitHub:http://t.cn/A67ygiH3 [fig1] 《Graph-based, Self-Supervised Program Repair from Diagnostic Feedback》(ICML 2020...
Repository files navigation README 原始论文地址:https://arxiv.org/abs/2211.12905 models包含common.py文件,包含根据论文实现的GhostModule,GhostV2Block,SEModule以及必要的模块About 根据原始论文实现Pytorch版本GhostNetV2 Resources Readme Activity Stars 3 stars Watchers 2 watching Forks 0 forks Report...
MobileNets将卷积分解为深度卷积和点态卷积;ShuffleNets采用Group卷积和Channels随机简化PointWise Convolution;也有学者利用Butterfly transform逼近Pointwise Convolution;EfficientNet找到输入分辨率和网络宽度/深度之间的适当关系;MixNet在一个卷积中将多个内核大小混合在一起;AdderNet用加法代替了大量的乘法;GhostNet应用线性变换来生...
本文提出Micro-Factorized卷积,将点和深度卷积分解为低秩矩阵,并提出新的激活函数,称为Dynamic Shift-Max,表现SOTA!性能优于GhostNet、MobileNetV3等网络;作者单位:加州大学圣迭戈分校, 微软 1 简介 在本文中介绍了MicroNet,它是一种高效的卷积神经网络具有极低的计算成本。在边缘设备上非常需要这样的低成本网络,但是通常...
超越GhostNet!吊打MobileNetV3!MicroNet通过极低FLOPs实现图像识别(文末获取论文) 1 简介 在本文中介绍了MicroNet,它是一种高效的卷积神经网络具有极低的计算成本。在边缘设备上非常需要这样的低成本网络,但是通常会遭受明显的性能下降。 MicroNet基于2个设计原则来处理极低的FLOPs:...
超越GhostNet!吊打MobileNetV3!MicroNet通过极低FLOPs实现图像识别(文末获取论文) 1 简介 在本文中介绍了MicroNet,它是一种高效的卷积神经网络具有极低的计算成本。在边缘设备上非常需要这样的低成本网络,但是通常会遭受明显的性能下降。 MicroNet基于2个设计原则来处理极低的FLOPs:...