9 大主题卷积神经网络(CNN)的 PyTorch 实现 pytorchhttps网络安全图像识别卷积神经网络 深度系统介绍了 52 个目标检测模型,纵观 2013 年到 2020 年,从最早的 R-CNN、OverFeat 到后来的 SSD、YOLO v3 再到去年的 M2Det,新模型层出不穷,性能也越来越好! 红色石头 2022/01/20 6710 ResNet详解:网络结构解读与Py...
7.3 MoblieNet v3[9] 完整代码 8.ShuffleNet 8.1.ShuffleNet v1[10] 8.2.ShuffleNet v2[11] 完整代码 9. EfficientNet 运行结果 参考文献 上一话 游客26024:CV+Deep Learning——网络架构Pytorch复现系列——classification(二:ResNeXt,GoogLeNet,MobileNet)10 赞同 · 1 评论文章 因为没人看,我想弃坑了... 引言...
网络整体架构如下表。论文给出了具有四种不同比例的结构,其不同主要体现在Stage2的输出通道数量上面。网络整体上每个Stage内部由一个Down-sampling unit和数个Basic unit重复串接,除了Stage2之外,每个basic unit的输入输出通道相同,每个stage的输入输出特征量相同,但是其通道数量翻倍,特征尺寸减半。 2 PyTorch实现 2.1 ...
ShuffleNetv2的模型文件最小,MobileNetv3的模型文件最大。 推理延时对比 再来看看推理延时指标,这个可能是很多人最关心的问题。因为推理延时直接决定了能否产品化。由于训练模型无法直接进行推理,这里我使用了开源的NCNN推理库作为推理框架,将pytorch训练出来的模型,首先转换到ncnn上面,然后使用ncnn在树莓派4B(CPU:CM2711(...
其实concat和channel shuffle可以和下一个模块单元的channel split合成一个元素级运算,这符合原则G4。 对于下采样模块,不再有channel split,而是每个分支都是直接copy一份输入,每个分支都有stride=2的下采样,最后concat在一起后,特征图空间大小减半,但是通道数翻倍。 图42 ShuffleNet V2 网络结构 pytorch实现...
ResNeXt借鉴了这种group操作改进了原本的ResNet。MobileNet则是采用了depthwise separable convolution代替传统的卷积操作,在几乎不影响准确率的前提下大大降低计算量,具体可以参考MobileNets-深度学习模型的加速。Xception主要也是采用depthwise separable convolution改进Inception v3的结构。
2 PyTorch实现 2.1 Channel Shuffle 通过Reshape转置后恢复原来的张量尺寸,来取得Channel Shuffle的效果,代码如下: defshuffle_chnls(x,groups=2):"""Channel Shuffle"""bs,chnls,h,w=x.data.size()ifchnls%groups:returnxchnls_per_group=chnls//groupsx=x.view(bs,groups,chnls_per_group,h,w)x=torch...
https://gitee.com/ai_samples/pytorch_models/tree/master/cv/classification/shufflenetv2 存放到 image_shufflenetv2/data/models/shufflenetv2 目录下 2、模型文件转换 (1)image_shufflenetv2/data/models/shufflenetv2目录下执行模型转换,根据芯片类型,执行atc_310.sh 或 atc_310P3.sh bash atc_310.sh bash ...
weiaicunzai/pytorch-cifar100 Star4.4k Code Issues Pull requests Practice on cifar100(ResNet, DenseNet, VGG, GoogleNet, InceptionV3, InceptionV4, Inception-ResNetv2, Xception, Resnet In Resnet, ResNext,ShuffleNet, ShuffleNetv2, MobileNet, MobileNetv2, SqueezeNet, NasNet, Residual Attention Network,...
由于shufflenetv2中含有大量的chunk操作,而chunk操作在Pytorch中为框架类算子,其结果会将一个tensor分割为几个等长的非连续的tensor,而非连续转连续这个操作目前耗时较长,故使用计算类算子消除非连续 适配层在适配算子时默认指定输出格式为输入格式,但是concat不支持C轴非16整数倍的5HD的格式,会转为4D进行处理,但是conc...