我们首先来看v1版本和v2版本的基础单元,(a)和(b)是ShuffleNet v1的两种不同block结构,两者的差别在于后者对特征图尺寸做了缩小,这和ResNet中某个stage的两种block功能类似,同理(c)和(d)是ShuffleNet v2的两种不同block结构: 看点如下: 从(a)和(c)的对比可以看出首先(c)在开始处增加了一个channel split操作...
我们首先来看v1版本和v2版本的基础单元,(a)和(b)是ShuffleNet v1的两种不同block结构,两者的差别在于后者对特征图尺寸做了缩小,这和ResNet中某个stage的两种block功能类似,同理(c)和(d)是ShuffleNet v2的两种不同block结构: 看点如下: 从(a)和(c)的对比可以看出首先(c)在开始处增加了一个channel split操作...
轻量化网络ShuffleNet MobileNet v1/v2学习笔记 部分取自(giantpandacv公众号) 在学习这两部分之前,大家应该要懂一个卷积操作,分组卷积和深度可分离卷机。其实他们的原理差不多,我在这里就不详细讲了,不清楚的同学可以查看我的这篇博文这篇博文几乎涵盖了现在神经网络中大部分的卷积的骚操作,看完以后相信你就会茅...
ShuffleNet系列是轻量级网络中很重要的一个系列,ShuffleNetV1提出了channel shuffle操作,使得网络可以尽情地使用分组卷积来加速,而ShuffleNetV2则推倒V1的大部分设计,从实际出发,提出channel split操作,在加速网络的同时进行了特征重用,达到了很好的效果 。
ShuffleNet系列是轻量级网络中很重要的一个系列,ShuffleNetV1提出了channel shuffle操作,使得网络可以尽情地使用分组卷积来加速,而ShuffleNetV2则推倒V1的大部分设计,从实际出发,提出channel split操作,在加速网络的同时进行了特征重用,达到了很好的效果 。 如果本文对你有帮助,麻烦点个赞或在看呗～ ...
ShuffleNet V2 模型 ShuffleNet v2: V2 的框架结构与 V1 基本相同,包括了 Conv1、Maxpool、Stage 2~5、Global pool 和 FC 等部分。唯一的不同是 V2 比 V1 多了一个1×1Conv5。V2 最大的贡献在于看到了 GPU 访存带宽(内存访问代价 MAC)对于模型推理时间的影响,而不仅仅是模型复杂度,也就是 FLOPs 和参...
和 v1 不同,v2 block 的两个 1\times1 卷积不再使用分组卷积,一部分原因是为了满足 G2,另外一部分原因是一开始的通道切分 (split)操作已经完成了分组效果。 最后,对两个分支的结果进行拼接(concatnate),这样对于卷积 block 来说,输入输出通道数是一样的,符合 G1 原则。和 ShuffleNet v1 一样都使用通道...
ShuffleNet系列作为轻量级网络的代表性模型，其重要性不言而喻。ShuffleNet V1的一大突破是引入了channel shuffle操作，它促进了分组卷积的高效利用，旨在提升网络速度。而在V2版本中，设计者彻底重构了V1，提出channel split，不仅保持了速度提升，还实现了特征的重用，显著提高了模型性能。ShuffleNet V1的论文...
ShuffleNet系列是轻量级网络中很重要的一个系列,ShuffleNetV1提出了channel shuffle操作,使得网络可以尽情地使用分组卷积来加速,而ShuffleNetV2则推倒V1的大部分设计,从实际出发,提出channel split操作,在加速网络的同时进行了特征重用,达到了很好的效果 。
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 ...