图2 ShuffleNetV1和ShuffleNetV2 模块比较 如图2, 在模块设计方面来看,ShuffleNetV2的模块Shuffle Block可以看作是ShuffleNetV1模块的一种特殊情况:即进行分组卷积(分组数为2)时,一组保留特征不做计算,另一组进行卷积,并改变了channnel shuffle的位置。 图3 图3左展示了ShuffleNetV2模块的通道示意图,该模块的优点是...
所提出的构建块( c )( d )以及由此产生的网络称为ShuffleNet V2。基于上述分析,我们得出结论,该体系结构设计是高效的,因为它遵循了所有的指导原则。积木重复堆叠,构建整个网络。 总体网络结构类似于ShuffleNet v1,如表所示。只有一个区别:在全局平均池之前增加了一个1 × 1的卷积层来混合特性,这在ShuffleNet v1...
3、ShuffleNet V2:一个高效的架构 4、实验 5、结论 6,个人思考 参考资料 近期在研究轻量级 backbone 网络,我们所熟悉和工业界能部署的网络有 MobileNet V2、ShuffleNet V2、RepVGG 等,本篇博客是对 ShuffleNet v2 论文的个人理解分析。本文的参考资料是自己对网络上资料进行查找和筛选出来的,质量相对较高、且对本文...
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度主导,例如F...
ShuffleNet v1:利用分组点卷积来降低参数量,利用通道重排操作来增强不同通道之间的交互和融合。 ShuffleNet v2:提出了四条有效的网络设计原则,并根据这四条原则设计了一个高效的网络结构。 轻量级网络模型比较 四条轻量级网络模型设计原则 当输入输出通道相同的时候,内存访问量MAC最小,运行速度最快 ...
目录 一、参数数量和理论计算量 二、Xception 三、MobileNetV1 四、MobileNetV2 五、ShuffleNet 六、ShuffleNet V2 一、参数数量和理论计算量 1、定义 参数数量(params):关系到模型大小,单位通常为M,通常参数用 float32 表示,所以模型大小是参数数量的 4 倍 理论计算量(FLOPs): 是 floating point... ...
论文也是按照这两个原则,对多种网络(包括shufflenetv2)进行评估。 2. 高效网络设计的4条实用准则 作者发现 组卷积和深度卷积是目前较优网络的关键,且FLOPs数仅和卷积有关。虽然卷积操作耗费大量时间,但是其他内部过程如 I/O、data shuffle、element-wise操作(Add、ReLU等)都会耗费一定的时间。
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系列是轻量级网络中很重要的一个系列,ShuffleNetV1提出了channel shuffle操作,使得网络可以尽情地使用分组卷积来加速,而ShuffleNetV2则推倒V1的...网络计算量,也可以增加卷积的维度,从实验来看,是个很不错的work。ShuffleNetV2论文:ShuffleNetV2:PracticalGuidelinesfor ...
1、ShuffleNet基本单元 三、ShuffleNet_v2 项目实现:GitHub 参考博客:CNN模型之ShuffleNet 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 ...