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
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×...
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...
3 ShuffleNet V2: an Efficient Architecture 回顾ShuffleNet V1 轻量级网络面临的主要挑战是,在给定的计算预算(FLOPs)下,只有有限数量的特征通道可用。为了在不显着增加FLOPs情况下增加通道数,在中采用了两种技术:逐点组卷积和瓶颈状结构。然后引入“通道shu ffl e”操作以实现不同通道组之间的信息通信并提高准确性。
ShuffleNet v1:利用分组点卷积来降低参数量,利用通道重排操作来增强不同通道之间的交互和融合。 ShuffleNet v2:提出了四条有效的网络设计原则,并根据这四条原则设计了一个高效的网络结构。 轻量级网络模型比较 四条轻量级网络模型设计原则 当输入输出通道相同的时候,内存访问量MAC最小,运行速度最快 ...
【轻量化网络系列(3)】MobileNetV3论文超详细解读(翻译 +学习笔记+代码实现) Abstract—摘要 翻译 我们介绍了一种名为ShuffleNet的计算效率极高的CNN架构,该架构是专为计算能力非常有限(例如10-150 MFLOP)的移动设备设计的。新架构利用了两个新的操作,逐点组卷积和通道混洗,可以在保持准确性的同时大大降低计算成本...
ShuffleNet是Face++的一篇关于降低深度网络计算量的论文,号称是可以在移动设备上运行的深度网络。这篇文章可以和MobileNet、Xception和ResNeXt结合来看,因为有类似的思想。卷积的group操作从AlexNet就已经有了,当时主要是解决模型在双GPU上的训练。ResNeXt借鉴了这种group操作改进了原本的ResNet。MobileNet则是采用了depthwise ...
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...
概述:论文指出现在的网络通常使用间接量来度量计算复杂度(例如FLOPs),然而实际的运行时间受到很多其他因素的影响例如内存访问开销(memory access cost)和平台的特性,如下图所示,同样的FLOPs却有着截然不同的运行速度 ShuffleNet v2 Fig1.png 直接度量(speed)和间接度量(FLOPs)之间的差距在于主要存在于 ...