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。
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...
论文-ShuffleNet V2: Practical Guidelines for Efficient CNN Architecture Design 1、摘要 当下神经网络架构设计主要以indirect metric,比如FLOPs,作为指导,但是direct metric,比如speed,也依赖于其他的因素,比如memory acccess cost,platform characters。因此,这篇文章不再局限于FLOPs的评估,而是在target platform上去评估...
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...
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...
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...
ShuffleNet V2 论文阅读笔记 ShuffleNet V2: Practical Guidelines for Efficient CNN Architecture Design 阅读笔记 论文链接:https://arxiv.org/abs/1807.11164 我自己基于 caffe 框架的复现:https://github.com/anlongstory/ShuffleNet_V2-caffe 本文主要是对目前一些主流网络... 查看原文 ShuffleNet V1/V2 | ...
ShuffleNetV2采用更好的度量标准:基于一系列对照实验,该论文为有效的网络设计提供了一些实用指南,并提出了一种称为ShuffleNetV2的新架构。 2、基于硬件平台的性能分析 1、四种不同计算复杂度的硬件平台上,测量四种网络架构的准确度(验证集上的ImageNet分类),速度和FLOPs ...