计算可以知道,ShuffleNetV1的参数使用量比ResNet和ResNeXt网络的参数都要少。 实时性 下图可以看到,ShuffleNetV1与AlexNet的错误率相识,在晓龙820处理器上的推理时间上可以看见,ShuffleNetV1只需要15ms,而AlexNet需要184ms,推理时间提升的还是比较高的。(所以的结果应用的是单线程处理) 准确率 下表给出了不同g值(分组...
轻量级网络ShuffleNet v1 ShuffleNet paper ShuffleNet是旷视科技提出的一种计算高效的CNN模型,其和MobileNet和SqueezeNet等一样主要是想应用在移动端。所以,ShuffleNet的设计目标也是如何利用有限的计算资源来达到最好的模型精度,这需要很好地在速度和精度之间做平衡。ShuffleNet的核心是采用了两种操作:pointwise group ...
一、本文介绍本文记录的是基于ShuffleNet V1的RT-DETR轻量化改进方法研究。ShuffleNet利用 逐点分组卷积和通道混洗操作降低计算成本,克服了现有先进架构在极小网络中因 1×1 卷积计算成本高而效率低的问题。相比…
ShuffleNet V1代码(Tensorflow):https://github.com/MG2033/ShuffleNet ShuffleNet V1代码(Pytorch):https://github.com/jaxony/ShuffleNet ShuffleNet V2代码(Pytorch):https://github.com/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sh...
简介:YOLOv11改进策略【模型轻量化】| 替换轻量化骨干网络:ShuffleNet V1 一、本文介绍 本文记录的是基于ShuffleNet V1的YOLOv11轻量化改进方法研究。ShuffleNet利用逐点分组卷积和通道混洗操作降低计算成本,克服了现有先进架构在极小网络中因 1×1 卷积计算成本高而效率低的问题。相比一些传统的网络架构,能更好地...
v1论文:ShuffleNet: An Extremely Efficient Convolutional Neural Network for Mobile Devices v2论文:ShuffleNet V2: Practical Guidelines for Ecient CNN Architecture Design 回到顶部 一、分组卷积 Group convolution是将输入层的不同特征图进行分组,然后采用不同的卷积核再对各个组进行卷积,这样会降低卷积的计算量。
ShuffleNetV1通过组卷积和通道洗牌大幅减少计算量和参数量,非常适合作为YOLO的主干网络以提升推理速度。 准确性:尽管是轻量级网络,ShuffleNetV1在ImageNet等标准数据集上的表现仍然相当出色。作为YOLO的主干网络,它能够在保持检测精度的同时提供更快的处理速度。 模块化和易集成:ShuffleNetV1的结构设计具有高度模块化的...
二、ShuffleNetV1框架原理 ShuffleNet的创新机制为点群卷积和通道混:使用了新的操作点群卷积(pointwise group convolution)和通道混洗(channel shuffle),以减少计算成本,同时保持网络精度 您上传的图片展示的是ShuffleNet架构中的通道混洗机制。这一机制通过两个堆叠的分组卷积(GConv)来实现: ...
shufflenetv1 知识的搬运工又来了 论文地址:shufflenetv1论文地址ShuffleNet: An Extremely Efficient Convolutional Neural Network for Mobile Devices。 shufflenet是一篇关于降低深度学习计算量的论文,其可以运行在手机等移动设备端,发表在了CVPR2018上 摘要
shuffleNet基本由下述的ShuffleNet Unit构成:(b)图对应不改变特征图的size的时候的操作,左边的shortcut为普通的残差连接,直接用add,右边的分支的第一层就是1*1的分组卷积层,和上面我举得例子一样的操作;第二层就是shuffle操作,将不同组之间的channel进行重排,使各个维度的特征能充分做特征融合;第三层是一个深度可...