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,在默认路径下,运行以下命令: cd ..cd ..# 进入根目录cp -r /datasets/ImageNet-1000 ../../user-data# 将复现所需的公开数据集复制到指定文件夹下cp -r modelsets/...
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~...
基于一系列可控实验,我们的工作对于高效网络设计提出了几个实用的建议,由此一个新结构ShuffleNet V2就诞生了,同时我们通过实验也证明了我们的模型在速度和准确率之间取得了很好的平衡。 1. Introduction 在神经网络设计过程中,除了精度,计算复杂度是另一个很重要的因素。真实世界的任务往往都是在一个计算力预算下追求...
卷积层的输入和输出特征通道数相等时MAC最小,此时模型速度最快 过多的group操作会增大MAC,从而使模型速度变慢 模型中的分支数量越少,模型速度越快 element-wise操作所带来的时间消耗远比在FLOPs上的体现的数值要多,因此要尽可能减少element-wise操作 至于模型的具体提升,建议之间看原文的图表。
`channel_shuffle` 方法用于将通道分组并进行重排,以增加模型的多样性。具体操作是将通道分成两组,然后交换这两组的顺序。📈 通道注意力: 通道注意力通过全局平均池化对输入特征 `x_0` 进行处理,然后通过可学习的权重和偏置进行线性变换和Sigmoid激活,生成通道注意力权重。接着,将 `x_0` 与通道注意力权重相乘,...
下面将详细介绍ShuffleNetV2的模型结构。 ShuffleNetV2可以分为四个主要模块:ShuffleNetV2块、ShuffleNetV2单元、Stage和整体网络结构。 首先介绍ShuffleNetV2块。ShuffleNetV2块是ShuffleNetV2的基本构建块,用于实现特征的重排和通道间的信息交流。在ShuffleNetV2块中,首先将输入特征图分成两个部分,其中一部分进行通道分组操作,...
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。...
下表为ShuffleNet v2的整体网络结构。它亦具有MobileNet系列模型中所使用过的缩减系数来控制accuracy与efficiency之间的平衡。 ShuffleNet_v2的整体网络结构 实验结果 下表中涵盖了Paper中进行的广泛实验。从中可看出ShuffleNet v2相对其它移动端网络所具有的分类精度及计算效率上的性能优势。
为了测量ShuffleNetV2模型在CPU和GPU上的推理时间,你需要按照以下步骤进行操作: 1. 准备ShuffleNetV2模型以及测试数据 首先,确保你已经安装了PyTorch或其他支持ShuffleNetV2的深度学习框架,并准备好了测试数据。以下是一个使用PyTorch加载ShuffleNetV2模型的示例代码: python import torch import torchvision.models as models ...
大型模型通用化：ShuffleNet v2在大型模型中也表现优秀，与ResNet50相比，在同等FLOPs条件下，ShuffleNet v2的精度更高。目标检测任务评估：在COCO数据集上，ShuffleNet v2作为backbone的模型在不同复杂度条件下，精度、速度全面超越其他网络。本文建议考虑直接性能指标，如速度，而非仅依赖间接指标，如FLOPs。