在 PP-OCR v2 上，只将识别模型的 backbone 由 MobileNetV3 替换为 PP-LCNet 后，在速度更快的同时，精度可以进一步提升。在 PP-ShiTu 中，将 Backbone 的 ResNet50_vd 替换为 PP-LCNet-2.5x 后，在 Intel-CPU 端，速度快 3 倍，recall@1 基本和 ResNet50_vd 持平。PP-LCNet 并不是追求极致的 FLOP...
如表5所示,PP-LCNet-0.5x在mIoU(平均交并比)上比MobileNetV3-large-0.5x[20]高出2.94%,尽管如此,它的推理时间却减少了53毫秒。与更大的模型相比,PP-LCNet也展示了强大的性能。当使用PP-LCNet-1x作为骨干网络时,模型的mIoU比MobileNetV3-large-0.75x高出1.5%,但推理时间减少了55毫秒。 4.5 Ablation Study|消融...
如表5所示,PP-LCNet-0.5x在mIoU(平均交并比)上比MobileNetV3-large-0.5x[20]高出2.94%,尽管如此,它的推理时间却减少了53毫秒。与更大的模型相比,PP-LCNet也展示了强大的性能。当使用PP-LCNet-1x作为骨干网络时,模型的mIoU比MobileNetV3-large-0.75x高出1.5%,但推理时间减少了55毫秒。 4.5 Ablation Study|消融...
PP-LCNet的设计理念在于充分利用CPU的计算能力,通过面向CPU级的技巧结合,实现低延迟、较高精度的模型。相较于其他轻量级模型,PP-LCNet在保持相同精度的同时,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。这一突破性的性能提升,使得PP-LCNet在目标检测、语义分割等任务算法上也能使原本的网络有大幅度的性能...
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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是一种在CPU卷积神经网络中表现出色的轻量级模型，其设计旨在提升在多种任务上的性能，尤其是在Intel CPU上，通过MKLDNN加速策略实现高效运行。PP-LCNet通过一系列技术改进，如深度可分卷积、H-Swish激活函数、在合适位置的SE模块和优化的卷积核，实现了精度和速度的平衡。在ImageNet-1k数据集上，...
经过评估后,我们可以将训练好的PP-LCNet模型部署到实际应用场景中。在实际应用中,模型将接收输入的车辆图像,并输出车辆的颜色和车型属性。这些属性可以用于智能交通监控、车辆检索等任务。 结论 本文介绍了使用PaddleClas的PP-LCNet模型实现车辆颜色和车型属性识别的过程。通过数据准备、模型训练、评估和应用等步骤,我们可...
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