Ghost Bottleneck的结构如下所示:由于GhostNet前述的优点,在将 Backbone 网络中的C3和Conv模块替换为GhostNet后,计算量和参数规模显著减小,提升了网络的运行速度,而准确度损失并不明显。 Attention Modules Integration to Compensate for Accuracy 尽管GhostNet显著减少了模型的参数和计算负载,但它难以有效地捕捉空间特征,不...
1.Ghostnet、G_ghost、Ghostnetv2性能比较 引入到yolov8,Bottleneck与c2f结合,代替backbone中的所有c2f。 layers parameters GFLOPs kb YOLOv8s 168 11125971 28.4 21991 YOLOv8_C2f_GhostBottleneckV2s 279 2553539 6.8 5250 YOLOv8_C2f_GhostBottlenecks 267 2553539 6.8 5248 YOLOv8_C2f_g_ghostBottlenecks 195 25...
在 GhostNet 中,一半的特征的空间信息被廉价操作 (3×3 Depth-wise Convolution) 所捕获,其余的特征只是由 1×1 的 Point-wise 卷积得到的,与其他像素没有任何信息上的交流。捕捉空间信息的能力很弱,这可能会妨碍性能的进一步提高。本文介绍的工作 GhostNetV2 是 GhostNet 的增强版本,被 NeurIPS 2022 接收为 Spot...
设计了Ghost瓶颈来堆叠Ghost模块,然后可以轻松建立轻量级的GhostNet。在基准测试上进行的实验表明,所提出的Ghost模块是基线模型中卷积层的一个令人印象深刻的替代品,而我们的GhostNet在相似的计算成本上可以实现比MobileNetV3更高的识别性能(例如,ImageNet ILSVRC-2012分类数据集上的75.7%的top-1准确率)。 创新点 GhostNet...
GhostNet作为近年来最流行的轻量级神经网络架构,其在ARM和CPU端的应用已经非常广泛。而在GPU和NPU这种并行计算设备上,原版GhostNet并没有体现出优势。最近,华为诺亚的研究者针对GPU等设备的特点,巧妙引入跨层的廉价操作,减少计算量的同时减少的内存数据搬运,基于此设计了GPU版GhostNet。实验表明,G-GhostNet在现有GPU设备上...
GhostNet中的线性变换用于生成幽灵特征图。Ghost Module通过一系列廉价的线性变换来增强模型的表示能力。 我总结其主要特点和原理如下: 1. 应用于内在特征:线性变换是应用于Ghost Module中已生成的内在特征图(Intrinsic Feature Maps)的。这些内在特征图是由主要卷积操作生成的,通常包含有限数量的特征。
此前尝试将主干特征提取网络替换为更轻量的Ghostnet网络,以实现网络模型的轻量化,平衡速度和精度,本文尝试引入最新出的GhostnetV2网络进行改进。 二、基本原理Github代码论文链接 三、添加方法GhostnetV2相关代码如下:具体改进方法,关注后私信 class GhostModuleMul(nn.Module): """ GhostModuleMul warpper definition...
之前出了很多轻量化网络的方法,包括C-GhostNet网络融入,替换原yolo算法中的主干特征提取网络,都或多或少取得一定效果,本次博客分享将G-GhostNet网络融入,GhostNet 可以在准确性和 GPU 延迟之间获得更好的权衡,实现轻量化实时快速检测的目的。 二、基本原理 ...
基于一组内在的特征图,以低成本应用一系列线性变换来生成许多ghost特征图,可以充分揭示内在特征的信息。所提出的Ghost模块可以作为即插即用的组件轻松升级现有的卷积神经网络,Ghost bottleneck被设计为堆叠Ghost模块 ,然后轻松建立轻量级GhostNet。 在主流的深度神经网络提取的特征图中,丰富甚至冗余的信息通常保证了对输入...
GhostV2 bottleneck:GhostNet采用包含两个Ghost模块的倒置残差瓶颈结构,第一个模块产生具有更多通道的扩展特征,第二个模块减少通道数以获得输出特征。通过研究发现增强“表达能力”更有效,因此只将扩展特征与DFC attention相乘。DFC attention分支与第一个Ghost模块并行以增强扩展特征,然后增强的特征被发送到第二个Ghost模块...