智算学术:ShuffleNetV1论文精读(十一):翻译+学习笔记+pytorch代码复现 Abstract—摘要 翻译 目前,神经网络架构设计主要通过间接的计算复杂度指标,即 FLOPs 来指导。然而,直接指标(如速度)也受到其他因素的影响,比如内存访问成本和平台特性。因此,本研究提出在目标平台上评估直接指标,超越仅仅考虑 FLOPs 的方式
翻译 我们提出了一种极其计算高效的 CNN 结构,名为 ShuffleNet,专为计算能力极其有限的移动设备(例如 10-150 MFLOPs)设计。该新架构引入了两种新的操作:逐点分组卷积(pointwise group convolution)和通道混洗(channel shuffle),在大幅降低计算成本的同时,仍能保持较高的准确率。 在ImageNet 图像分类和 MS COCO 目标...
论文题目:《ShuffleNet: An Extremely Efficient Convolutional Neural Network for Mobile Devices》(《ShuffleNet:一种用于移动设备的极其高效的卷积神经网络) 原文地址:ShuffleNet 项目地址:GitHub - jaxony/ShuffleNet: ShuffleNet in PyTorch. Based on https://arxiv.org/abs/1707.01083 前期回顾: 【轻量化网络系列(...
it is calledShuffleNet V2. It is demonstrated much faster and more accurate than the previous networks on both platforms, via comprehensive validation experiments in Section4. Figure1(a)(b) gives an overview of comparison. For example, given the computation complexity...