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×...
重新审查 ShuffleNet v1。ShuffleNet 是一个 state-of-the-art 网络,被广泛应用于低端设备中(如手机)。它启发了我们论文中的工作,因此,它首先被审查和分析。 根据ShuffleNet v1,轻量级神经网络的主要挑战在于,在给定预算(FLOPs)的情况下,特征图的通道数也是受限制的。为了在不显著增加 FLOPs 计算量的情况下提高通...
我们发现SE模块与ShuffleNet骨干相结合也起到了作用,例如,将ShuffleNet 2×的top-1错误率提升到24.7%(如表5所示)。有趣的是,虽然理论复杂度的增加可以忽略不计,但我们发现,在移动设备上使用SE模块的ShuffleNet通常比“原始”ShuffleNet慢25～40%,这意味着实际的加速评估对于低成本架构设计至关重要。在第4.5节中,我...
论文介绍一个效率极高的CNN架构ShuffleNet,专门应用于计算力受限的移动设备。新的架构利用两个操作:逐点群卷积(pointwise group convolution)和通道混洗(channel shuffle),与现有先进模型相比在类似的精度下大大降低计算量。在ImageNet和MS COCO上ShuffleNet表现出比其他先进模型的优越性能。 1.Introduction 现许多CNNs模...
轻量级网络--ShuffleNet论文解读 ,专门应用于计算力受限的移动设备。新的架构利用两个操作:逐点群卷积(pointwisegroupconvolution)和通道混洗(channelshuffle),与现有先进模型相比在类似的精度下大大降低计算量。在ImageNet和MSCOCO上ShuffleNet表现出比其他先进模型的优越性能。Introduction现许多CNNs模型的发展方向是更大更...
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。
论文介绍一个效率极高的CNN架构ShuffleNet,专门应用于计算力受限的移动设备。新的架构利用两个操作:逐点群卷积(pointwise group convolution)和通道混洗(channel shuffle),与现有先进模型相比在类似的精度下大大降低计算量。在ImageNet和MS COCO上ShuffleNet表现出比其他先进模型的优越性能。
老巴读AI论文 03-0301:32 An efficient solution for semantic segmentation:ShuffleNet V2 with atrous separableconvolutions 文章研究的方向是快速语义分割方向。 ShuffleNetV2+DPC 文章贡献 在语义分割任务上使用ShuffleNetV2、DPC编码器以及一个全新的解码模块实现了SOT的计算效率,在Cityscapes测试数据集上达到了70.33%的...
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...
ShuffleNet V1 ShuffleNet V2 ShuffleNet V2 模型结构 ShuffleNet V2 实验对比 ShuffleNet V2模型总结 一、提出了四条轻量化网络模型设计原则,并根据这四条准则设计了shufflenet v2网络结构。 输入输出通道相同时MAC最小 分组数过大的分组卷积会增加MAC 碎片化操作对网络并行加速不友好 ...