在代码上的实现相对来说较为简单,原文中的测试结果图如下所示,横坐标表示flops,纵坐标表示acc,至于flops是如何计算而来的,主要是看网络结构。MSDNet的一个重要特点就是有多个分类器,样本在测试时如果从浅层分类器输出自然其flops会比较小,所以在模型结构确定下来后对于模型flops的计算主要取决于有多少个分类器,在逐层...
关于MSDNet的源代码链接在上⼀篇学习笔记⾥已经贴出，本篇笔记主要是关于代码中dynamic⽅式如何实现的⼀个详细介绍，也就是所谓的budgeted batch classification ⽂中所描述两种评估⽅法：budgeted batch，anytime ⽂中所描述的budgeted batch是对于⼀个batch中的众多样本来说，共⽤⼀个固定的资源限制，...
论文笔记:MSDNet动态部分代码详解《Multi-scale Dense Networks for Resource Efficient Image Classification》 2020-10-15 18:12 − ... Liuyangcode 0 1432 相关推荐 MobileNets: Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applications 2019-12-11 21:25 − ### 1. 摘要 >作者提出了一系...