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。 具体改进方法可访问如下地址: YOLOv8改进 | 主干篇 | 轻量级网络ShuffleNetV2(附代码+修改教程),点击此处即可跳转...
elif self.stride ==2:returntorch.cat((self.branch_proj(x_proj), F.relu(x)),1) 5. shuffleNet V2 理解 shuffleNet V2 的一个Motivation是:在设计网络结构时,除了考了计算量Flops,还应该考虑内存的访问代价(MAC),并行化对应的时间,以及不同的部署环境ARM或者GPU shuffleNetV2主要实验性的提出了一些网络设...
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shufflenet,或者在轻量级检测框架中使用shufflenet作为bakbone,那么仍然需要对shufflenet做一些优化。 本次实践将围绕对shufflenetV2 1.0X版本进行改进,包括提升精度与降低计算量两个维度。看看能否创造出一个比基线版本更优的shufflenet结构。在不加注释的情况下,下文的shuf...
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27.7万个喜欢,来抖音,记录美好生活!
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: 图示(a):展示了两个具有相同...
简介:YOLOv5改进 | 主干篇 | 轻量级网络ShuffleNetV2(附代码+修改教程) 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上修改该主干降低了GFLOPs,但是参数量还是有一定上...
简介:YOLOv8改进 | 主干篇 | 轻量级网络ShuffleNetV2(附代码+修改教程) 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YOLOv8n上修改该主干降低了GFLOPs,但是参数量还是有一定上...
shufflenet_liteconv网络 shufflenet_k5网络 shufflenet_csp网络 4、实验测试 5、总结 1.背景 在移动端场景中,目前有很多不错的轻量级网络可以选择,例如google的mobilenet系列,efficient lite系列,旷世的shufflenet系列,华为的ghostnet等。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...