PP-LCNet 的网络结构整体如上图所示。我们经过大量的实验发现，在基于 Intel CPU 的设备上，尤其当启用 MKLDNN 加速库后，很多看似不太耗时的操作反而会增加延时，比如 elementwise-add 操作、split-concat 结构等。所以最终我们选用了结构尽可能精简、速度尽可能快的 block 组成我们的 BaseNet（类似 MobileNetV1）。
空口无凭,上图为证! 从上图我们可以看出,PP-LCNet在同样精度的情况下,速度远超当前所有的骨架网络,最多可以有2倍的性能优势!它应用在比如目标检测、语义分割等任务算法上,也可以使原本的网络有大幅度的性能提升~ 而这个PP-LCNet的论文发布和代码开源后,也着实引来了众多业界开发者的关注,各界大神把PP-LCNet应用...
从上图我们可以看出,PP-LCNet 在同样精度的情况下,速度远超当前所有的骨架网络,最多可以有 2 倍的性能优势!它应用在比如目标检测、语义分割等任务算法上,也可以使原本的网络有大幅度的性能提升。 而这个 PP-LCNet 的论文发布和代码开源后,也着实引来了众多业界开发者的关注,各界大神把 PP-LCNet 应用在 YOLO 系...
PP-LCNet并不是追求极致的FLOPs与Params,而是着眼于深入技术细节,耐心分析如何添加对Intel CPU友好的模块来提升模型的性能来更好地进行准确率和推理时间的平衡,其中的实验结论也很适合其他网络结构设计的研究者,同时也为NAS搜索研究者提供了更小的搜索空间和一般结论。 自论文发出以来,PP-LCNet引起了国内外学术界和产业...
空口无凭,上图为证! 从上图我们可以看出,PP-LCNet 在同样精度的情况下,速度远超当前所有的骨架网络,最多可以有 2 倍的性能优势!它应用在比如目标检测、语义分割等任务算法上,也可以使原本的网络有大幅度的性能提升。 而这个 PP-LCNet 的论文发布和代码开源后,也着实引来了众多业界开发者的关注,各界大神把 PP...
通过这些改进,PP-LCNet的准确度显著优于具有相同推理时间的先前网络结构。如图1所示,它的性能优于当前大多数前沿模型。在计算机视觉的后续任务(如目标检测、语义分割等)中,它也展现出卓越的性能。所有实验都是基于PaddlePaddle平台实现的。相关的代码和预训练模型可以在PaddleClas上获取。 1. Introduction|介绍 在近几...
本文提出了一种名为PP-LCNet的轻量级网络,该网络基于MKLDNN加速策略,旨在提高轻量级模型在多种任务上的性能。本文介绍了能够在几乎不增加延迟的情况下提升网络准确度的技术。通过这些改进,PP-LCNet的准确度显著优于具有相同推理时间的先前网络结构。如图1所示,它的性能优于当前大多数前沿模型。在计算机视觉的后续任务(如...
PP-LCNet:一个轻量级的CPU卷积神经网络 2.1 PP-LCNet结构设计 2.1.1 特点 论文中总结了一系列在不增加推理时间的情况下提高精度的方法,并结合这些方法实现了精度和速度的更好平衡。基于此提出了设计轻量级CNN的一些通用规则。 2.1.2 模块原理 基本块:使用MobileNetV1中提到的DepthSepConv作为基本块,该模块不会增加...
本文提出了一种基于MKLDNN加速策略的轻量级CPU网络,即PP-LCNet,它提高了轻量级模型在多任务上的性能,对于计算机视觉的下游任务,如目标检测、语义分割等,也有很好的表现。 1简介 随着模型特征提取能力的提高以及模型参数和FLOPs数量的增加,在基于ARM架构的移动设备或基于x86架构的CPU设备上实现快速推理变得困难。在这种情况...
PP-LCNet是一种基于MKLDNN加速策略的轻量级CPU卷积神经网络,旨在提高轻量级模型在多个任务上的性能。该网络通过一系列技术原理和改进,实现了在保持低延迟的同时提高准确性和效率。 网络架构:PP-LCNet采用了一种轻量级的卷积神经网络架构,结合了MKLDNN加速策略,使其在CPU上能够高效运行。网络结构经过精心设计,旨在在保持高...