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 Spo...
这使得GhostNet成为在计算资源有限的嵌入式设备上实现高性能图像分类的有力选择。 Ghost Bottlenecks的堆叠增加了模型的深度,从而提高了特征的抽象能力,有助于更好地适应各种视觉任务。 具体改进方法可访问如下地址: YOLOv8改进 | 主干篇 | 华为移动端模型Ghostnetv1改进特征提取网络,点击此处即可跳转...
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...
实验验证的性能提升:GhostNetV2通过广泛的实验验证,展示了其在ImageNet等标准数据集上的优越性能。相比GhostNetV1,GhostNetV2在相似的计算成本下,实现了更高的准确率,证明了其结构优化和注意力机制引入的有效性。 综上所述,GhostNetV2通过创新的DFC注意力机制和模型结构优化,在保持轻量级和高效部署的基础上,显著提升...