来自华为诺亚方舟实验室、北京邮电大学以及香港科技大学的研究者们提出了一个新的轻量模型范式TinyNet。相比于EfficientNet的复合放缩范式(compound scaling),通过TinyNet范式得到的模型在ImageNet上的精度要优…
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从LeNet-5到DenseNet 深度学习笔记(十一)网络 Inception, Xception, MobileNet, ShuffeNet, ResNeXt, SqueezeNet, EfficientNet, MixConv CNN网络结构的发展 Awesome - Image Classification:论文&&代码大全 pytorch-image-models 目标检测 深度学习之目标检测的前世今生(Mask R-CNN) 深度学习目标检测模型全面综述:Faster ...
相比于EfficientNet的复合放缩范式(compound scaling),通过TinyNet范式得到的模型在ImageNet上的精度要优于相似计算量(FLOPs)的EfficientNet模型。例如, TinyNet-A的Top1准确率为76.8% ,约为339M FLOPs,而EfficientNet-B0类似性能需要约387M FLOPs。另外,仅24M FLOPs 的TinyNet-E的准确率达到59.9%,比之前体量相当的...