1. ShuffleNetV2代码实现 以下是一个使用PyTorch实现的ShuffleNetV2模型的代码示例: python import torch import torch.nn as nn def conv_bn(inp, oup, stride): return nn.Sequential( nn.Conv2d(inp, oup, 3, stride, 1, bias=False), nn.BatchNorm2d(oup), nn.ReLU(inplace=True) ) def channel_sh...
图示(c):适用于空间下采样的ShuffleNet单元,使用步长为2的平均池化(AVG Pool)和深度可分离卷积,再通过通道混洗和点群卷积进一步处理特征,最后通过连接操作(Concat)合并特征。
在这些模型中,我尤其喜欢shufflenetV2,因为它结构清晰,简洁(如下图所示为shufflenetv2 1.0x的结构图:红色标注为各个模块的flops),并且在设计之初就考虑了MAC(访存代价),使得在移动端部署的时候具有很低的延时。在多个数据集上的测试也验证了其较好的泛化性能。不过有时候为了实现在更低计算资源的嵌入式场景中使用shuff...
在输入层采用channel split,代替group convolution的作用 在输出结果时采用concat 替代add操作 移除bottle neck部分的channel shuffle 操作 图©为shuffleNet V2 原始版本,图(d)为V2 的下采样版本 参考资料 shufflenet系列 pytorch 代码: https://github.com/megvii-model/ShuffleNet-Series group convolution: https://...
SMU激活函数 | 超越ReLU、GELU、Leaky ReLU让ShuffleNetv2提升6.22%#程序员 #编程入门 #程序代码 #人工智能 #深度学习 - AI-人工智能技术于20211110发布在抖音,已经收获了27.9万个喜欢,来抖音,记录美好生活!
一、本文内容本文给大家带来的改进内容是 ShuffleNetV2,这是一种为移动设备设计的高效CNN架构。其在ShuffleNetV1的基础上强调除了FLOPs之外,还应考虑速度、内存访问成本和平台特性。(我在YOLOv5n上修改该主干降…
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: ...
4. ShuffleNet V1代码理解 5. shuffleNet V2 理解 1. ShuffleNet V1 理解 ShuffleNet可以看成是group convolution和depth wise separable convolution的结合。ShuffleNet的创新的点主要有: 利用分组卷积降低了普通卷积的计算量 利用channel shuffle增加了不同通道间的交互能力 ...