3、ShuffleNet V2:一个高效的架构 4、实验 5、结论 6,个人思考 参考资料 近期在研究轻量级 backbone 网络,我们所熟悉和工业界能部署的网络有 MobileNet V2、ShuffleNet V2、RepVGG 等,本篇博客是对 ShuffleNet v2 论文的个人理解分析。本文的参考资料是自己对网络上资料进行查找和筛选出来的,质量相对较高、且对本文...
但FLOP是一种间接指标,它不能直接作为评判的标准(如Mobilev2和Nasnet相比,他们的Flops相似,但是前者快很多)。 个人体会: 在WRN和Resnet上,WRN的Flops和参数量远大于Resnet情况下,WRN比Resnet快很多。且ResNext比WRN慢很多。shufflenetv2论文中在两种硬件环境中测试四种不同速度和FLOPs的网络结构。观察知道FLOPs不能替...
从表中可以看到,ShuffleNet V2在速度和精度上对比众多轻量级网络都是State of Art。 总结 论文的构思很像我们在工作时解决问题的方式,先是分析影响模型的速度可能有哪些因素,然后针对这些因素做出一系列实验,最后针对这些实验提出解决方案,最后得出了这个网络。这种思路在整个开发过程中都是通用的。 附录 论文原文:https...
AugShuffleNet继承了 ShuffleNetV2的设计优点,通过分析后者的设计缺陷并提出了非常简单的改良方案: 1.通过引入split ratio控制计算开销和冗余:压缩Shuffle Block模块前两层卷积的宽度以提高模型效率(计算开销和访存)。 2.通过channel crossover操作将第二层的输出通道特征和模块的保留特征进行交换:充分利用中间层的信息避免...
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...
3、ShuffleNetV2的骨干网络 Channel Split:在每个单元格的开始,c个特征通道的输入被分成两个分支,分别具有c−c′和c′个通道。(论文后面说为了方便直接设计成c′=12c,即通道对半分,一部分用于残差连接,一部分用于特征提取) ChannelShuffle:将堆叠的特征图通道重排,实现各分组之间的特征融合。
近期，我们探讨了轻量级神经网络的结构设计，着重于ShuffleNet v2。本文旨在深入理解ShuffleNet v2论文，并总结其核心贡献。ShuffleNet v2论文的关键在于它识别到内存访问代价（MAC）对于模型推理时间的影响，而不仅仅是模型的复杂度。本文提出的四个轻量级网络设计原则和一种新颖的卷积block架构是ShuffleNet v2的...
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 ...
论文地址:论文地址 代码地址代码地址 参考代码:代码地址 基本原理 ShuffleNet V2是一种新颖的卷积神经网络(CNN)架构,旨在实现高效和准确的图像分类和目标检测任务。 构建模块:ShuffleNet V2的架构由构建模块组成,这些模块被堆叠起来构建整个网络。这些构建模块被设计为高效,允许使用更多的特征通道和更大的网络容量[T2]。
尽管这些准则独立于硬件平台,但研究者通过一系列可控实验,以专用的代码优化在两个不同的硬件平台(GPU 和 ARM)上验证其性能,确保本论文提出的准则是当前最佳的。 第3 部分,研究者根据这些准则设计了一种新的网络架构。它是 ShuffleNet V1 的改进版,因此被称为 ShuffleNet V2。第 4 部分,综合验证实验的结果表明,...