ShuffleNet v2 论文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 和参数量 Params 对于推理时间的影响,并由此提出了 4 个轻量级网络设计的原则和一个新颖的 卷积 block 架构-ShuffleNet v2。 摘要 当前,神经网络结构的设计基本由间接的计算复杂...
ShuffleNet v2 是旷视最近提出的 ShuffleNet 升级版本,在同等复杂度下,ShuffleNet v2 比 ShuffleNet 和 MobileNet v2 更准确。 ShuffleNet v2 与其他算法在不同平台下的复杂度、速度以及准确度对比 作者在论文中提到,MobileNet,ShuffleNetV1 中经常讲的是 FLOPs,其实是衡量模型运算或者复杂度的一个间接的指标,并不是直...
3.ShuffleNetV2的结构 Channel Split and ShuffleNet V2 回顾ShuffleNetV1的结构,其主要采用了两种技术:pointwise group convolutions与bottleneck-like structures。然后引入“channel shuffle”操作,以实现不同信道组之间的信息通信,提高准确性。 both pointwise group convolutions与bottleneck structures均增加了MAC,与G1和...
二、在相同FLOPs的情况下,ShuffleNet V2准确率比其他轻量级模型要高。 OK,至此我们以及介绍完了轻量级网络的MobileNet系列包括(MobileNet V1,MobileNet V2,MobileNet V3),MnasNet以及ShuffleNet系列包括(ShuffleNet V1,ShuffleNet V2),有兴趣的同学可以去看这几篇相关的博客,也欢迎大家一起交流~...
ShuffleNet注意力机制主要包括通道注意力和空间注意力。以下是对其详细步骤的解析:🔧 初始化方法: `__init__` 方法用于初始化模型参数。其中,`channel` 表示输入特征的通道数,`reduction` 是通道注意力中的降维因子,而 `G` 是分组数。模型中创建了多个模块,包括类似BatchNorm的GroupNorm归一化方式,它通过将特征通...
然后是ShuffleNet与MobileNet的对比,如下表ShuffleNet不仅计算复杂度更低,而且精度更好。 回到顶部 三、ShuffleNet_v2 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Shuffle...
二、ShuffleNetV2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: ...
因此 ShuffleNetV2 的作者认为在设计模型结构的时候，应该遵循以下两个原则：应该使用直接的度量方式 (速度)，而不是间接的度量方式 (FLOPs)。需要在不同的硬件平台上评估。下图是 MobileNetV2 和 ShuffleNet 在不同硬件平台上的时间花销图。2.四个实践指导准则 作者通过实验得到四个对于提高模型效率有用的指导准则。...
通过结合高级技术,如组卷积、ShuffleNetV2和视觉 Transformer ,本研究有效减少了模型的参数数量和内存使用,简化了网络架构,并加强了在资源受限设备上的实时目标检测能力。 实验结果表明,改进后的YOLO模型表现出色,显著提升了处理速度同时保持了卓越的检测准确度。
ShuffleNet V2 的网络结构由多个关键组件构成,这些组件共同协作以实现高效的特征提取和分类。以下是 ShuffleNet V2 网络结构的详细解析: 1. ShuffleNet V2 单位 ShuffleNet V2 单位是 ShuffleNet V2 的基本构建单元,旨在提高不同层之间的信息交流效率。其结构通常由以下部分组成: 1x1 卷积层:首先,通过一个 1x1 卷积层...