4.ShuffleNetV1的pytorch实现 可以看到开始使用的普通的3x3的卷积和max pool层。然后是三个阶段,每个阶段都是重复堆积了几个ShuffleNet的基本单元。对于每个阶段,第一个基本单元采用的是stride=2,这样特征图width和height各降低一半,而通道数增加一倍。后面的基本单元都是stride=1,特征图和通道数都保持不变。对于基本...
fc(x) return x def shufflenet_v2_x0_5(num_classes=1000): """ weight: https://download.pytorch.org/models/shufflenetv2_x0.5-f707e7126e.pth """ model = ShuffleNetV2(stages_repeats=[4, 8, 4], stages_out_channels=[24, 48, 96, 192, 1024], num_classes=num_classes) 如果您想了解...
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(1)】MobileNetV1论文超详细解读(翻译 +学习笔记+代码实现) 【轻量化网络系列(2)】MobileNetV2论文超详细解读(翻译 +学习笔记+代码实现) 【轻量化网络系列(3)】MobileNetV3...
fc(x) return x def shufflenet_v2_x0_5(num_classes=1000): """ weight: https://download.pytorch.org/models/shufflenetv2_x0.5-f707e7126e.pth """ model = ShuffleNetV2(stages_repeats=[4, 8, 4], stages_out_channels=[24, 48, 96, 192, 1024], num_classes=num_classes) 原创声明:本文...
1.有g×n 个输出通道 2.reshape为(g,n) 3.再转置为(n,g) 4.平坦化,再分回g 组作为下一层的输入 pytorch给出的实现就是这个方法,之前没看懂,结合下面的图就很好懂了。 pytorch代码如下: def channel_shuffle(x, groups): batchsize, num_channels, height, width = x.data.size() channels_per...
#-contiguous()requirediftranspose()is used beforeview().# See https://github.com/pytorch/pytorch/issues/764x=torch.transpose(x,1,2).contiguous()# flatten x=x.view(batchsize,-1,height,width)returnxclassShuffleUnit(nn.Module):def__init__(self,in_channels,out_channels,groups=3,grouped_conv...
1.1 ShuffleNet v1 ShuffleNet v1是由旷视科技于2018年提出的一种高效的轻量级神经网络模型,可直接在移动端部署使用,模型在保持轻量性的同时,具有不错的识别精度。该模型的主要创新点如下:a)该网络在基本单元中使用了分组逐点卷积,而不是传统卷积,该方式...
图(c)表示的是起到pooling作用,stride=2 的 ShuffleNet 单元,把两个通路的结果百行拼接,而不是相加,作者的解释是 makes it easy to enlarge channel dimension with little extra computation cost。 知乎有文章,实现了 pytorch 的 ShuffleNet ,(文章链接:https://zhuanlan.zhihu.com/p/259781831) ...
ShuffleNet V2代码(Pytorch):https:///miaow1988/ShuffleNet_V2_pytorch_caffe 2.ShuffleNet V1 (1)网络结构 ShuffleNet V1论文总体结构图如下,核心思想为group结合shuffle操作来改进传统的ResNet的block。正是这种结构实现了在不降低网络性能的前提下减少网络参数和计算量。
图©为shuffleNet V2 原始版本,图(d)为V2 的下采样版本 参考资料 shufflenet系列 pytorch 代码: https://github.com/megvii-model/ShuffleNet-Series group convolution: https://blog.yani.ai/filter-group-tutorial/ group convolution 计算量理解:https://zhuanlan.zhihu.com/p/65377955...