智算学术:MobileNetV3论文精读(十):翻译+学习笔记+pytorch代码复现 Abstract—摘要 翻译 我们提出了一种极其计算高效的 CNN 结构,名为 ShuffleNet,专为计算能力极其有限的移动设备(例如 10-150 MFLOPs)设计。该新架构引入了两种新的操作:逐点分组卷积(pointwise group convolution)和通道混洗(channel shuffle),在大幅...
重新审查 ShuffleNet v1。ShuffleNet 是一个 state-of-the-art 网络,被广泛应用于低端设备中(如手机)。它启发了我们论文中的工作,因此,它首先被审查和分析。 根据ShuffleNet v1,轻量级神经网络的主要挑战在于,在给定预算(FLOPs)的情况下,特征图的通道数也是受限制的。为了在不显著增加 FLOPs 计算量的情况下提高通...
G2-分组数太多的卷积会增加 MAC 分组卷积是现在轻量级网络结构(ShuffleNet/MobileNet/Xception/ResNeXt)设计的核心,它通过通道之间的稀疏连接(也就是只和同一个组内的特征连接)来降低计算复杂度。一方面,它允许我们使用更多的通道数来增加网络容量进而提升准确率,但另一方面随着通道数的增多也对带来更多的MAC。 针对1×...
论文中提出的ShuffleNet是探索一个可以满足受限的条件的高效基础架构。论文的Insight是现有的先进basic架构如XceptionXception和ResNeXtResNeXt在小型网络模型中效率较低,因为大量的1×11×1卷积耗费很多计算资源,论文提出了逐点群卷积(pointwise group convolution)帮助降低计算复杂度;但是使用逐点群卷积会有幅作用,故在此基...
ShuffleNet是Face++在2017年发布的一个极有效率且可以运行在手机等移动设备上的网络结构,文章也发表在了CVPR2018上,原文可见ShuffleNet: An Extremely Efficient Convolutional Neural Network for Mobile Devices。
轻量级网络--ShuffleNet论文解读 ,专门应用于计算力受限的移动设备。新的架构利用两个操作:逐点群卷积(pointwisegroupconvolution)和通道混洗(channelshuffle),与现有先进模型相比在类似的精度下大大降低计算量。在ImageNet和MSCOCO上ShuffleNet表现出比其他先进模型的优越性能。Introduction现许多CNNs模型的发展方向是更大更...
论文阅读: ShuffleNet Introduction ShuffleNet是Face++为了产品落地而做的。主要的贡献在于: 大幅砍削了浮点计算次数。 作者注意到,像Xception、ResNeXt这么好的网络结构,一旦被压缩为小网络,就会性能低下。这也导致了这类先进的网络结构无法被落地到移动设备上。
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...
老巴读AI论文 03-0301:32 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...
在2017年末,Face++发了一篇论文ShuffleNet: An Extremely Efficient Convolutional Neural Network for Mobile Devices讨论了一个极有效率且可以运行在手机等移动设备上的网络结构——ShuffleNet。这个英文名我更愿意翻译成“重组通道网络”,ShuffleNet通过分组卷积与\(1 \times 1\)的卷积核来降低计算量,通过重组通道来丰富...