在之前,已经讨论过一种轻量级神经网络——MobileNet,文中对MobileNet的三个版本都做了详细的介绍,读此篇之前,建议先了解MobileNet,特别是要对其中的深度可分离卷积有较清晰的认识,因为shuffleNet中的分组卷积和MobileNet的逐深度卷积(Depthwise Convolution)非常相似,故在此篇的描述过程中,我认为大家已经有了Mobile...
同时也证实了对于一些网络 ShuffleNet 0.5x,当分组卷积数量增加之后性能会逐渐饱和甚至退化。 有趣的是,对于ShuffleNet 0.25x这个小型网络,随着分组数量越来越多,性能是逐渐变好,这意味着更宽的特征图对小型网络有性能促进作 Channel Shuffle vs. No Shuffle 通道打乱与否 通道打乱的目的在于能都使多个分组卷积进行跨组...
shuffleNet2的网络结构和效果 这个网络结构每一步的变化也非常的好分析(0.5x,1x这些是宽度超参数),这里不再赘述,不明白的可以参考我之前的博客【文中会对网络变化后特征图的尺寸改变有详细分析】。 下面再来看看shuffleNet2的模型效果【表中速度方面基本都是MobileNetv1比较快,但其准确率较低,原因已经再上一节中说...
然而仅采用 depth-wise convolution，是没办法做到这点，因此需要 pointwise convolution 的辅助。「输出的每一个 feature map 要包含输入层所有 feature map 的信息」这个是所有采用 depth-wise convolution 操作的网络都要去解决的问题，ShuffleNet 中的命名就和这个有关！详细请看 2.3 Standard convolution、depth-wi...
MobileNet的深度可分离卷积层是由深度卷积层和逐点卷积层组成的。深度卷积层只考虑每个通道内的空间关系，而逐点卷积层则只考虑每个位置的通道关系。这种分离的方式使得MobileNet可以用更少的参数和计算量来学习空间和通道的特征，从而减小了模型的大小和计算复杂度。另一个流行的轻量级网络是ShuffleNet，它采用了与...
ShuffleNet unit 从ResNet bottleneck 演化得到shuffleNet unit (a)带depth-wise conv的bottleneck unit (b)将1x1conv换成1x1Gconv,并在第一个1x1Gconv后增加一个channel shuffle。 (c)旁路增加AVG pool,减小feature map的分辨率;分辨率小了,最后不采用add而是concat,从而弥补分辨率减小带来的信息损失。 代码实现 cl...
深度卷积网络除了准确度,计算复杂度也是考虑的重要指标。本文列出了近年主流的轻量级网络,简单地阐述了它们的思想。由于本人水平有限,对这部分的理解还不够深入,还需要继续学习和完善。 最后我参考部分列出来的文章都写的非常棒,建议继续阅读。 复杂度分析 理论计算量
本文就近年提出的四个轻量化模型进行学习和对比,四个模型分别是:SqueezeNet、MobileNet、ShuffleNet、Xception。 目录 一、引言 二、轻量化模型 2.1 SqueezeNet 2.2 MobileNet 2.3 ShuffleNet 2.4 Xception 三、网络对比 一、引言 自2012 年 AlexNet 以来,卷积神经网络(简称 CNN)在图像分类、图像分割、目标检测等领...
ShuffleNet是旷视推出的轻量级网络模型,旨在不过多牺牲模型性能的同时大幅度减小模型的尺寸和加快模型的运算速度。ShuffleNet和MobileNet是同年提出的工作,专门为计算资源有限的设备设计的神经网络结构。两者从两个不同的角度来分析卷积。MobileNet通过深度可分离卷积来实现模型的压缩,而ShuffleNet利用了分组点卷积pointwise group...
近日，来自旷视科技的 Zhang Xiangyu 等四名研究员联合提出了一种专门为移动端设备而设计的高效卷积神经网络结构——ShuffleNet，这种新结构将点态组卷积（pointwise group convolution）和通道随机混合（channel shuffle）这两种经典方法进行结合与改进，大大提升了计算效率 。论文链接：https://arxiv.org/abs/1707....