作者提出的模型MobileViG在3个具有代表性的视觉任务(ImageNet图像分类、COCO目标检测和COCO实例分割)上的准确性和/或速度与现有的Vision Graph神经网络(ViG)、移动端卷积神经网络(CNN)和移动端Vision Transformer(ViT)架构类似或者更优的性能。 据作者所知,作者是第一个研究用于移动端视觉应用的混合CNN-GNN架构的算法...
作者最快的模型MobileViG-Ti在ImageNet-1K上实现了75.7%的Top-1准确率,在iPhone 13 Mini NPU(使用CoreML编译)上实现了0.78 ms 的推理延迟,这比MobileNetV2x1.4(1.02 ms ,74.7%Top-1)和MobileNetV2x1.0(0.81 ms ,71.8%Top-1。作者最大的模型MobileViG-B仅用2.30 ms 的延迟就获得了82.6%的Top-1准确率,这...
1 概述 先看下MobileNeXt和MobileNetV2的在ImageNet上的分类性能比较, 明显看出MobileNeXt的优势还是比较明显的. 2 Sandglass Block 下图为ResNet, MobileNetV2和提出的MobileNeXt的对比: ResNet残差块组成:1x1卷积(降维)、3x3卷积(空间信息变换)、1x1卷积(升维) MobileNetV2倒置残差块组成:1x1卷积(升维)、3x3深度可分...
而这篇论文主要是用NAS(Neural Architecture Search)技术来搜索网络的图像输入分辨率r ,网络的深度depth以及channel的宽度width三个参数的合理化配置。 论文中提到,本文提出的EfficientNet-B7在Imagenet top-1上达到了当年最高准确率84.3%,与之前准确率最高的GPipe相比,参数数量(Params)仅为其1/8.4,推理速度提升了6.1...
In this paper we describe a new mobile architecture, MobileNetV2, that improves the state of the art performance of mobile models on multiple tasks and benchmarks as well as across a spectrum of different model sizes. We also describe efficient ways of applying these mobile models to object ...
在2.5M参数量大小方面,MobileViT性能比MobileNetV2gao5%,比ShuffleNetNetV2高5.4%,比MobileNetV3高7.4%; MobileViT具有比重参数量的模型(如ResNet、DenseNet、EfficientNet)更高的性能。 上图给出了MobileViT与ViTs的性能对比,从中可以看到:MobileViT仅需常规增广与更少的参数量即可取得更高的性能。比如:相比DeIT,Mobi...
上图(a)就是加入Depthwise的ResNet bottleneck结构,而(b)和(c)是加入Group convolution和Channel Shuffle的ShuffleNet的结构。 MobileNet:引入Depthwise Separable Convolution (DWConv) MobileNetv2:在DWConv基础上引入inverted residuals and linear bottlenecks SqueezeNet 卷积模块设计思路如下图示,首先使用1x1卷积对输入特征...
Figure 6 presents a residual block which is the fundamental building element of the ResNet architecture. Figure 6 The residual block showing the identity shortcut connection (x identity) bypassing 2 transformation layers. Full size image Mobile Model The mobile model is based on the Multibox SSD...
在2.5M参数量大小方面,MobileViT性能比MobileNetV2gao5%,比ShuffleNetNetV2高5.4%,比MobileNetV3高7.4%; MobileViT具有比重参数量的模型(如ResNet、DenseNet、EfficientNet)更高的性能。 上图给出了MobileViT与ViTs的性能对比,从中可以看到:MobileViT仅需常规增广与更少的参数量即可取得更高的性能。比如:相比DeIT,Mobi...
Here theinputs and outputsare images of size256x256. The prisma-net architecture is based onunetand uses residual blocks withdepthwise separable convolutionsinstead of regular convolutional blocks(Conv+BN+Relu). Also,it useselementwise additioninstead of feature concatenation in the decoder part. ...