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...
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的核心。
例如,ShuffleNet v1 [15]严重依赖于群组卷积(针对G2)和类似瓶颈的构建块(针对G1).MobileNet v2 [14]使用了违反G1的倒置瓶颈结构。 它在“厚”特征映射上使用深度卷积和ReLU。 这违反了G4。 自动生成的结构[9,11,10]高度分散并违反了GN3。 3 ShuffleNet V2: an Efficient Architecture Review of ShuffleNet ...
ShuffleNetV2是轻量级模型领域中的一个经典案例, 提供了许多实用的轻量化设计指导原则和分析方法。此外,它创造了一种新的轻量级模块设计范式,使得模型能够不依赖“残差连接”训练深度网络,也能达到高效和高性能的效果。 本文主要介绍 ShuffeNetV2 的加强版本- AugShuffleNet AugShuffleNet: Communicate More, Compute Less...
ShuffleNet V2 学习笔记 原论文:《ShuffleNet V2: Practical Guidelines for Efficient CNN Architecture Design》 文中分析了模型的 FLOPS 与实际计算速度之间的差异: 以 FLOPS 为判定标注时,未考虑一些会影响速度的重要因素。 内存访问耗时(Memory Access Cost, MAC),该项因素在分组卷积耗时中占据了相当大份额; 并行...
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 ...
ShuffleNetV2算法的简介(论文介绍) 1、论文特点 2、基于硬件平台的性能分析 3、该论文实验采用的硬件 7、实验结果 ShuffleNetV2算法的架构详解 ShuffleNetV2算法的案例应用 相关文章 DL之ShuffleNet:ShuffleNet算法的简介(论文介绍)、架构详解、案例应用等配图集合之详细攻略 ...
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...
In view of the lack of computing power of some ore sorting equipment in tungsten mountain, a ore classification and recognition model based on ShuffleNetV2 was proposed by using X-ray transmission image of tungsten ore as data set. Firstly, by improving the basic unit of ...