在同等复杂度下,ShuffleNetv2比ShuffleNet和MobileNetv2更准确。 关键词:高复杂度、低元素级运算 应用场景:图像预测 结构: 02 效果展示 03 平台环境准备 1. 打开极链AI云 2. 点击模型 3. 选择模型并创建实例 4. 选择对应镜像 5. 连接实例 创建完成后,点击jupyterlab连接 04 模型使用 1.环境配置 进入终端,在...
模型压缩:目的是通过剪枝、量化、低秩等方法来减少模型的冗余,而不导致性能的显著退化。然而,模型性能的上限往往是由预训练好的网络决定。 紧凑型模型设计:建立从零开始训练的紧凑模型。典型的实例,如MobileNetV1-V3和ShuffleNetV1-V2,利用高效的操作符、构建块或网络架构搜索算法,为紧凑的模型设计提供了重要的方案。
图1. ShuffleNetV2 的构建块 作者为 ShuffleNetV2 模型提出了一个有效的架构。 即使在 ARM 设备(Qualcomm Snapdragon 810)上,该模型也能很好地运行。 本文介绍以下主题。 使用ShuffleNetV2 模型进行迁移学习。 使用的数据集是 Kaggle 的Flowers Recognition数据集。 完成训练后,使用训练模型对全新图像进行推理。 先来...
参考链接:ShuffleNetV2:轻量级CNN网络中的桂冠 代码结构 code/ ├── model ├── pretrained_model 预训练模型 ├── YOLOv3.py 以darknet53为主干网络的yolov3(原版yolov3) ├── shufflenet_yolo3.py 以ShuffleNetV2为主干网络的yolov3 ├── reader.py 数据读取脚本 ├── train.py 训练脚本 ├──...
在学习过程中用到的ShuffleNetV2模型在ImageNet上的与训练模型权重,从官网上下载下来,上传方便自己以后学习,也可以方便有需要的人结合ShuffleNetV2网络使用,在此前上传的花分类数据集上搭建了ShuffleNetV2不同层结构的网络模型,只基于ShuffleNetV2的做了相关实验,这里只上传ShuffleNetV2的预训练模型权重解压方式与花分类的解...
步骤3:下载 ShuffleNet 模型 接下来,你可以下载 ShuffleNet 模型。使用以下代码: shufflenet=models.shufflenet_v2_x0_5(pretrained=True) 1. models.shufflenet_v2_x0_5下载了 ShuffleNet v2 的一个预训练版本,pretrained=True表示我们想下载的是经过训练的模型。
参考链接:ShuffleNetV2:轻量级CNN网络中的桂冠 代码结构 code/ ├── model ├── pretrained_model 预训练模型 ├── YOLOv3.py 以darknet53为主干网络的yolov3(原版yolov3) ├── shufflenet_yolo3.py 以ShuffleNetV2为主干网络的yolov3 ├── reader.py 数据读取脚本 ├── train.py 训练脚本 ├──...
对于很深的 ShuffleNet v2 模型(例如超过 100 层),我们通过添加一个 residual path 来轻微的修改基本的 block 结构,来使得模型的训练收敛更快。表 6 提供了 带 SE 模块的 164 层的ShuffleNet v2 模型,其精度比当前最高精度的 state-of-the-art 模型 SENet 精度更高,同时 FLOPs 更少。 目标检测任务评估。为...
MobileNetV2在此基础上进行了扩展,引入了一个具有反向残差和线性瓶颈的资源高效块。ShuffleNet利用组卷积和通道重排操作进一步减少MAdds。CondenseNet在训练阶段学习组卷积,以保持层与层之间有用的紧密连接,以便特征重用。ShiftNet提出了与逐点卷积交织的移位操作,以取代昂贵的空间卷积。
成为一个研究热点。刘雪纯等对 MobileNet V2 性强的问题 , 使鉴别数据化、客观化 , 在中药的道 的预训练模型参数进行多次微调 , 实现了 12 类中 地性区分上有较好的应用前景 , 但其方法需对中药 药材图片识别 , 最终在验证集上精度可达 93% , 训 ...