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...
shuffleNet1 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M...
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...
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ShuffleNet轻量级网络解读：ShuffleNet是一种专为移动设备设计的高效轻量级卷积神经网络，其核心特点和优势如下：1. 专为移动设备设计**： ShuffleNet旨在有限的计算资源下实现高效率和精准的性能，特别适用于资源受限的无人机、机器人或移动设备等场景。2. 核心操作：点卷积和通道打乱卷积**： 点卷积...
shuffleNetV2 论文精读:网络结构详解 11:27 shuffleNet 论文精讲: pytorch代码复现 18:00 shuffleNetV2 论文精读:网络结构详解 智算学术 4 0 MobileNetV1 论文精读:网络详解 智算学术 49 0 MobileNetV2 论文精读:网络详解 智算学术 43 0 【整整368集】这绝对是B站最适合零基础自学的Python从入门到精通教...
ShuffleNet的核心在于使用channel shuffle操作弥补分组间的信息交流,使得网络可以尽情使用pointwise分组卷积,不仅可以减少主要的网络计算量,也可以增加卷积的维度,从实验来看,是个很不错的work。 ShuffleNet V2 论文: ShuffleNet V2: Practical Guidelines for Efficient ...
轻量化CNN架构如SqueezeNet、ShuffleNet和MobileNet在计算机视觉领域具有重要意义。它们通过减少参数数量、降低计算复杂度和优化网络结构,使得CNN模型能够在资源有限的设备上高效运行。随着移动设备和嵌入式系统的普及,这些轻量级CNN架构将在未来发挥更加重要的作用。 在实际应用中,我们可以根据具体任务和资源限制选择合适的轻量...
其中 ShuffleNet 论文中引用了 SqueezeNet；Xception 论文中引用了 MobileNet 二、轻量化模型 由于这四种轻量化模型仅是在卷积方式上做了改变，因此本文仅对轻量化模型的创新点进行详细描述，对实验以及实现的细节感兴趣的朋友，请到论文中详细阅读。2.1 SqueezeNet SqueezeNet 由伯克利&斯坦福的研究人员合作发表于 ICLR-...
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...