3、ShuffleNet V2:一个高效的架构 4、实验 5、结论 6,个人思考 参考资料 近期在研究轻量级 backbone 网络,我们所熟悉和工业界能部署的网络有 MobileNet V2、ShuffleNet V2、RepVGG 等,本篇博客是对 ShuffleNet v2 论文的个人理解分析。本文的参考资料是自己对网络上资料进行查找和筛选出来的,质量相对较高、且对本文...
论文中提出的ShuffleNet是探索一个可以满足受限的条件的高效基础架构。论文的Insight是现有的先进basic架构如XceptionXception和ResNeXtResNeXt在小型网络模型中效率较低,因为大量的1×11×1卷积耗费很多计算资源,论文提出了逐点群卷积(pointwise group convolution)帮助降低计算复杂度;但是使用逐点群卷积会有幅作用,故在此基...
G2-分组数太多的卷积会增加 MAC 分组卷积是现在轻量级网络结构(ShuffleNet/MobileNet/Xception/ResNeXt)设计的核心,它通过通道之间的稀疏连接(也就是只和同一个组内的特征连接)来降低计算复杂度。一方面,它允许我们使用更多的通道数来增加网络容量进而提升准确率,但另一方面随着通道数的增多也对带来更多的MAC。 针对1×...
ShuffleNet: An Extremely Efficient Convolutional Neural Network for Mobile Devices - 原文 知乎讨论:如何看待 Face++ 旷视科技出品的轻量高效网络 ShuffleNet ? 其他:看这篇论文时,没看别的博客就理解了中心思想。是我变厉害了,还是这论文本身就容易? 答案:肯定是我变厉害了,哈哈。 Github上看了别人的实现,可以...
ShuffleNet论文学习 ShuffleNet(2017) 论文 Abstract 本文引入了一个用于移动端的高效CNN,这一新的体系结构使用了2种新的操作:①pointwise group convolution & channel shuffle, 能够极大地简化计算并保持准确率。 (效率>MobileNet) 与流行的结构相比,ShuffleNet使用了更多的feature map channels,能... ...
ShuffleNet是Face++在2017年发布的一个极有效率且可以运行在手机等移动设备上的网络结构,文章也发表在了CVPR2018上,原文可见ShuffleNet: An Extremely Efficient Convolutional Neural Network for Mobile Devices。
论文阅读: ShuffleNet Introduction ShuffleNet是Face++为了产品落地而做的。主要的贡献在于: 大幅砍削了浮点计算次数。 作者注意到,像Xception、ResNeXt这么好的网络结构,一旦被压缩为小网络,就会性能低下。这也导致了这类先进的网络结构无法被落地到移动设备上。
简介:【轻量化网络系列(4)】ShuffleNetV1论文超详细解读(翻译 +学习笔记+代码实现) 前言 前面我们学了MobileNetV1-3,从这篇开始我们学习ShuffleNet系列。ShuffleNet是Face++(旷视)在2017年发布的一个高效率可以运行在手机等移动设备的网络结构,论文发表在CVRP2018上。这个新的轻量级网络使用了两个新的操作:pointwise ...
论文-ShuffleNet V2: Practical Guidelines for Efficient CNN Architecture Design 1、摘要 当下神经网络架构设计主要以indirect metric,比如FLOPs,作为指导,但是direct metric,比如speed,也依赖于其他的因素,比如memory acccess cost,platform characters。因此,这篇文章不再局限于FLOPs的评估,而是在target platform上去评估...
在2017年末,Face++发了一篇论文ShuffleNet: An Extremely Efficient Convolutional Neural Network for Mobile Devices讨论了一个极有效率且可以运行在手机等移动设备上的网络结构——ShuffleNet。这个英文名我更愿意翻译成“重组通道网络”,ShuffleNet通过分组卷积与\(1 \times 1\)的卷积核来降低计算量,通过重组通道来丰富...