然后使用与ShuffleNet V1中相同的“channel shuffle“操作来实现两个分支之间的信息通信。shuffle后,进入了下一个网络块。请注意,ShuffleNet v1中的“Add“操作不再存在。ReLU和depthwise convolutions等元素操作仅存在于一个分支中。此外,三个连续的元素操作,”Concat“,“Channel Shuffle”和”Channel Split“,合并为...
图2 ShuffleNetV1和ShuffleNetV2 模块比较 如图2, 在模块设计方面来看,ShuffleNetV2的模块Shuffle Block可以看作是ShuffleNetV1模块的一种特殊情况:即进行分组卷积(分组数为2)时,一组保留特征不做计算,另一组进行卷积,并改变了channnel shuffle的位置。 图3 图3左展示了ShuffleNetV2模块的通道示意图,该模块的优点是...
ShuffleNet v2 论文最大的贡献在于看到了 GPU 访存带宽(内存访问代价 MAC)对于模型推理时间的影响,而不仅仅是模型复杂度,也就是 FLOPs 和参数量 Params 对于推理时间的影响,并由此提出了 4 个轻量级网络设计的原则和一个新颖的 卷积 block 架构-ShuffleNet v2。 摘要 当前,神经网络结构的设计基本由间接的计算复杂...
ShuffleNet 是旷视科技最近提出的一种计算高效的 CNN 模型,发表在 CVPR 2018,其和 MobileNet 一样主要是想应用在移动端。ShuffleNet 的目标也是通过模型结构设计、利用有限的计算资源来达到最好的模型精度,这需要很好地在速度和精度之间做平衡。ShuffleNet的核心是采用了两种操作:pointwise group convolution 和 channel sh...
介绍了旷视提出的轻量化卷积神经网络Sufflenetv1,v2的原理,并做了pytorch的模型搭建,训练和预测。科技 计算机技术 神经网络 ShuffleNet 图像处理 卷积 图像分类 户县余下 发消息 我的微信是:x00224335,欢迎大家和我交流 关注239 【蓝帆布reaction】11:负重长大的途中,你不是一个人 叨吧姐姐reaction ...
ShuffleNet v2是一种轻量级卷积神经网络，旨在满足低延迟和移动端设备的需求，通过优化网络设计提高模型的效率和准确性。以下是关于ShuffleNet v2的详细解答：设计目标：ShuffleNet v2旨在保持计算复杂度相对均衡的前提下，提高模型的准确性。它特别关注于降低内存访问成本和提高并行度，以优化模型在移动端设备上...
ShuffleNet详解 论文《ShuffleNet:An Extremely Efficient Convolutional Neural Network for Mobile Devices》 1 主要思想 轻量级CNN网络近年备受关注,与传统的高准确度但较为复杂的CNN,轻量级网络受限实际任务中计算资源的限制,重点关注模型复杂度和准确度的权衡。 已存在一些SOTA的轻量级模型,如Xcepti... ...
shuffleNet1的论文只有9页,是不是还是很轻量的🎈🎈🎈我认为shuffleNet1中最主要的思想有两点,一是逐点分组卷积(Pointwise Group Convolution),二是通道重排(channel shuffle)。 下面就来具体的谈谈这两点🧨🧨🧨 逐点分组卷积(Pointwise group convolution)✨✨✨ ...
shuffleNet单元shuffleNet单元结合了分组卷积、逐点卷积以及通道重排，以实现更高效的特征提取。具体实现上，首先替换原始的逐点卷积为逐点分组卷积，并在之后添加通道重排操作。随后保持中间的3x3深度可分离卷积不变，最后将逐点卷积替换为逐点分组卷积。在进行降采样的shuffleNet单元中，shortcut分支采用了3x3...
ShuffleNet的核心是采用了两种操作:pointwise group convolution和channel shuffle,这在保持精度的同时大大降低了模型的计算量。其基本单元则是在一个残差单元的基础上改进而成。 1、ShuffleNet基本单元 下图a展示了基本ResNet轻量级结构,这是一个包含3层的残差单元:首先是1x1卷积,然后是3x3的depthwise convolution(DWConv...