下图为shuffleNet中的某一块,不仅用到了group,还用到了shuffle,还用到了group的特殊情况depth_wise。 然后说v2 论文中针对高性能网络提出了4点准则:很重要: (1)使用相同的通道宽度的卷积 (2)不要过度使用组卷积,,这会增加内存访问成本。 (3)降低碎片化程度((比如Inception中的多路径) (4)减少元素级运算(比如...
轻量级网络--SqueezeNet、ShuffleNet_v2、MobileNet_v2 特殊情况depth_wise。 然后说v2 论文中针对高性能网络提出了4点准则:很重要: (1)使用相同的通道宽度的卷积(2) 不要过度使用组卷积,,这会增加内存访问成本。 (3)降低碎片化程度...卷积。然后concat。 通过上图可以看出,v1采用的group数量,等于上一层feature ...
本文是 Google 团队在 MobileNet 基础上提出的 MobileNetV2,其同样是一个轻量化卷积神经网络。目标主要是在提升现有算法的精度的同时也提升速度,以便加速深度网络在移动端的应用。 如果你对本文工作感兴趣,点击底部的阅读原文即可查看原论文。 关于作者:陈泰红,小米高级算法工程师,研究方向为人脸检测识别,手势识别与跟...
移植步骤: 使用torchvision.models中自带的MobilenetV2的网络当作模板进行使用; 修改YOLOv5的代码:需要将MobilenetV2的卷积层、批归一化层、激活函数等等替换为原来的CSPDarknet中的对应层次。同时,你还需要调整一些超参数,例如输入图像的大小、通道数、卷积核大小等等,以适应MobilenetV2网络的结构和特点; 加载MobilenetV2的...
轻量化模型:MobileNet v2 MobileNet v2 论文链接:https://arxiv.org/abs/1801.04381 MobileNet v2是对MobileNet v1的改进,也是一个轻量化模型. 关于MobileNet v1的介绍,请看这篇:对MobileNet网络结构的解读 MobileNet v1遗留下的问题 1)结构问题 MobileNet v1的结构非常简单,是一个直筒结构,这种结构的性价比其实...
论文对网络的微架构进行了探索实验,主要是研究短路连接对网络的影响,对比的网络结构如图2所示。 Conclusion SqueezeNet作为早期的轻量级网络研究工作,虽然准确率对比的是AlexNet,但其网络压缩比是相当可观的,Fire模块的设计也十分新颖。 SqueezeNext
神经网络参数与复杂度计算 轻量化网络 SqueezeNet Xception ShuffleNet V1~V2 MobileNet V1~V3 1.基础知识 我们先来做一点基础知识储备,本篇讲到的轻量化CNN框架,我们需要了解参数量和计算量的估测与计算方式。 1.1 复杂度分析 理论计算量(FLOPs):浮点运算次数(FLoating-point Operation) 参数数量(params):单位通常...
本文会介绍 ShuffleNet 系列,重点在于其模型结构的轻量化设计,涉及如何降低深度网络计算量,在本文中会着重会讲解逐点分组卷积(Pointwise Group Convolution)和通道混洗(Channel Shuffle)两种新的运算,而 V2 版本则会从设备运算速度方面考虑将网络进行轻量化。 用户11307734 2024/12/02 1150 万字长文!攻克目标检测难点...
SqueezeNet的作者来自Berkeley和Stanford,论文的题目毫无学术气息,且有一股浓烈的网络爆文感。SqueezeNet: AlexNet-level accuracy with 50x fewer parameters and <0.5MB model size. 论文的题目直接的表达了论文的结果,实现了与AlexNet相同精度,但只用了1/50的参数量。且模型的参数量最少可以压缩到0.5M,这是AlexNet的...
(2) IGCV2:Interleaved Structured Sparse Convolutional Neural Networks CVPR2018 论文链接:https://arxiv.org/pdf/1804.06202.pdf 代码链接:https://github.com/hellozting/interleavedGroupConvolutons <https://github.com/hellozting/interleavedGroupConvolutons> ...