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...
2.2 ShuffleNet v2\quad (c)为遵循4条原则设计的模块,(d)为对应stride=2的模块。 \quad 总体的架构: 3. 效果和实验4. 一些想法 这个工作建议网络体系结构设计应考虑直接的指标(例如速度),而不是间接指标(如FLOPs),而且提供实用的设计原则和新颖的体系结构ShuffleNet v2。实验证明了新模型的有效性。感觉工作很基...
因此,这篇文章不再局限于FLOPs的评估,而是在target platform上去评估直接的指标,并且通过一系列的控制实验,得出了几个高效网络设计的practical guidelines。 2、背景 (1)Group convolution和depth-wise convolution是目前轻量化网络(Xception、MobileNet、MobileNetV2、ShuffleNet、CondenseNet等)的关键block。 (2)为了度量计算...
An efficient solution for semantic segmentation:ShuffleNet V2 with atrous separableconvolutions 文章研究的方向是快速语义分割方向。 ShuffleNetV2+DPC 文章贡献 在语义分割任务上使用ShuffleNetV2、DPC编码器以及一个全新的解码模块实现了SOT的计算效率,在Cityscapes测试数据集上达到了70.33%的mIoU;所提出的模型和实现完全...
论文链接:https://arxiv.org/pdf/1807.11164.pdf PyTorch:https://github.com/shanglianlm0525/PyTorch-Networks ShuffleNet V2 unit ShuffleNet v2 architecture PyTorch代码 import torch import torch.nn as nn import torchvision def Conv3x3BNReLU(in_channels,out_channels,stride,groups): ...
因此,总结上面4条实验结论为(摘自原论文), 1)use ”balanced“ convolutions (equal channel width) 2)be aware of the cost of using group convolution 3)reduce the degree of fragmentation 4)reduce element-wise operations 2.2 ShuffleNet V2设计思想理解 ...
ShuffleNet v2 Tab4.png 移除ReLU和shortcut,网络速度提高了20% 结论 通过上述的分析,我们得出了一个高效的网络结构应该尽可能的根据如下原则去设计 (1)使用balanced卷积(即输入输出通道数相同) (2)小心使用组卷积来防止大的内存开销 (3)减少网络的分支 ...
ShuffleNet V1 ShuffleNet V2 ShuffleNet V2 模型结构 ShuffleNet V2 实验对比 ShuffleNet V2模型总结 一、提出了四条轻量化网络模型设计原则,并根据这四条准则设计了shufflenet v2网络结构。 输入输出通道相同时MAC最小 分组数过大的分组卷积会增加MAC 碎片化操作对网络并行加速不友好 ...
近期，我们探讨了轻量级神经网络的结构设计，着重于ShuffleNet v2。本文旨在深入理解ShuffleNet v2论文，并总结其核心贡献。ShuffleNet v2论文的关键在于它识别到内存访问代价（MAC）对于模型推理时间的影响，而不仅仅是模型的复杂度。本文提出的四个轻量级网络设计原则和一种新颖的卷积block架构是ShuffleNet v2的...