代码如下: classBasicUnit(nn.Module):"""Basic Unit of ShuffleNet-v2"""def__init__(self,in_chnls,out_chnls,is_se=False,is_residual=False,c_ratio=0.5,groups=2):super(BasicUnit,self).__init__()self.is_se,self.is_res=is_se,is_residualself.l_chnls=int(in_chnls*c_ratio)self.r_...
def shufflenet_v2_x1_0(**kwargs): planes = [116, 232, 464] layers = [4, 8, 4] model = ShuffleNetV2(planes, layers, 1) return model def shufflenet_v2_x0_5(**kwargs): planes = [48, 96, 192] layers = [4, 8, 4] model = ShuffleNetV2(planes, layers, 1) return model if ...
Python-ShuffleNetV2的PyTorch和Caffe实现 近日,旷视科技提出针对移动端深度学习的第二代卷积神经网络 ShuffleNet V2。研究者指出过去在网络架构设计上仅注重间接指标 FLOPs 的不足,并提出两个基本原则和四项准则来指导网络架构设计,最终得到了无论在速度还是精度上都超越先前最佳网络(例如 ShuffleNet V1、MobileNet 等)的...
项目实现:GitHub 参考博客:CNN模型之ShuffleNet v1论文:ShuffleNet: An Extremely Efficient Convolutional Neural Network for Mobile Devices v2论文:ShuffleNet V2: Practical Guidelines for Ecient CNN Architecture Design 一、... pytorch 入门【task04】用PyTorch实现多层网络 ...
1.2.1 ShuffleNet-v2 下图是论文中给出的ShuffleNet-v2的block结构,©为basic unit, (d)为down-sampling unit。 Down-sampling unit:由于Concat的存在,输出通道为输入通道的两倍,并且使用3x3的DWConv进行降维。 这个结构在设计上也遵循了:使用卷积进行降维时,通道进行翻倍来维持特征量的思想。忘了在哪篇论文中看到...