# PyTorch项目方案:统计模型参数量和浮点运算次数 在深度学习项目中,理解模型的复杂性与性能至关重要。尤其是对于资源有限的计算环境,监测和评估模型的参数量和每次前向传播所需的浮点运算次数(FLOPs)显得尤为重要。本方案将介绍如何使用PyTorch来统计这些信息,并提供相关代码示例,以帮助开发者优化模型。 ## 项目目标 ...
例如,SCCSA可以在与mIoU指标相比分别提高ISIC-2018挑战和CVC-ClinicDB的结果0.6%和0.9%。此外,作者还计算了参数数量、浮点运算(FLOPs)和每秒帧数(FPS),以进一步研究该模块的有效性。作者可以观察到,SCCSA在两个数据集上并没有显著降低FPS,特别是对于CVC-ClinicDB。 4.4.2 Effectiveness of the Number of Skip Conne...
同样，从表3中可以看出，当使用MEAA代替自注意力时，FLOPs计数减少，表明计算复杂度降低。因此，作者提出...
第3组合:从初始卷积阶段到MobileNetv3-Large中的反转残差块,以及四个可重用的编码器块 表格III中看到了比较结果,表格IV中看到了参数和浮点运算次数(FLOPs)。结果表明,LV-UNet设置(第2组合)在BUSI和Kvasir-SEG数据集上可以达到更好的性能,同时在CVC-ClinicDB数据库上的结果也非常接近。与第1组合相比,第2组合大大降...
在Res2Net上添加SE模块后,虽然网络参数量增加了大约0.2M,FLOPs增加仅0.032G,但对网络性能的提升有一定帮助。其主要原因在于SE模块是通过建立通道之间的相互依赖性来自适应地调节各通道之间的特征响应,使网络能够更好地学习一些重要性通道的特性以提高网络重建的整体性能。 4结论 本文提出了Res2-Unet深度学习网络用于RG...
2)在多个医学图像数据集上,Gctx-UNet与传统基于CNN的方法、基于Transformer的方法以及混合方法相比,具有更好的或可比较的性能。同时,Gctx-UNet具有更低的模型复杂度,包括更少的模型参数数量、更低的模型大小、更低的训练和推理时间以及更低的训练FLOPs。
ENet 比当前网络模型快18倍,少用75倍的 FLOPs,参数数量少79倍,并且提供相似甚至更好的准确率。我们在 CamVid、Cityscapes 和 SUN 数据集上进行了测试,展示了与现有的最优方法进行比较的结果,以及网络准确率和处理时间之间的权衡。 LinkNet 可以在 TX1 和 Titan X 上,分别以 2fps 和 19fps 的速率处理分辨率为...
简化了特征融合部分。根据我个人的理解，Half-UNet 除了大大减少了参数和FLOPs以外，应该会在分割界限不尖锐的情况表现的比unet更好。https://avoid.overfit.cn/post/b6a976d524644102bec313b1a28e0375 论文地址：Half-UNet: A Simplified U-Net Architecture for Medical Image Segmentation ...
首先在端到端目标检测中比较Box Attention、Self-Attention、Deformable-Attention和Dynamic-Attention。表1中的结果表明Box-Attention在所有指标上都有改进,小目标(APS)提升最高(1.5%)。此外,与其他注意力机制相比,Box-Attention需要更少的FLOPs。 作者还实验了Box-Attention没有采用参考窗口但不采用转换函数(平移和缩放...
Half-UNet避免了上述三种网络的问题,大大降低了所需的参数和FLOPs。 总结 根据论文表述U-Net 在医学图像分割中的成功主要归功于其分而治之的解决方案,而不是特征融合。所以作者提出了Half-UNet,简化了特征融合部分。 根据我个人的理解,Half-UNet 除了大大减少了参数和FLOPs以外,应该会在分割界限不尖锐的情况表现的...