为此,ShuffleNetV2做出了改进,如图( c )所示,在每个单元的开始,c特征通道的输入被分为两个分支(在ShuffleNetV2中这里是对channels均分成两半)。根据G3,不能使用太多的分支,所以其中...
在ShuffleNet V2中,如图(b)所示,在两个模块随着距离变成特征重利用性逐渐衰减。 ShuffleNet V2实现了特征重利用,并且达到了较高的准确率,比DenseNet更加高效。 实验分析 本实验在Im...
本节学习 ShuffleNetV2 网络结构。学习视频源于Bilibili。 1. 前言 ShuffleNetV2 是由国产旷视科技团队在 2018 年提出的,发表在了 ECCV,其原始论文为ShuffleNet V2: Practical Guide...
“Feature Bank”中的特征映射的数量由参数分割率决定。可以看出,在ShuffleNetV2中,split ratio是一个固定的参数0.5。 2、Transform Transform阶段由3层组成:1...
首先谈一谈目前模型用的指标FLOPs,之后讨论了一下高效网络设计的设计准则,最后在shuffleNetV1上运用设计准则设计出shuffleNetV2。 摘要 【摘要】目前,网络架构设计主要由计算复杂度...
ShuffleNetV2 中的 1×1 卷积不再分组，一方面这满足了 G2，另一方面 channel split 操作本身就已经将通道分为了两组。经过卷积之后，ShuffleNetV2 会将两个分支拼接在一起 (concat)...
ShuffleNetV2 1、所用模块 如图所示是ShuffleNetV2所常用的两个模块: 1、当Stride==1的时候,采用左边的模块,由于残差边没有卷积,因此宽高不变,主要用于加深网络层数。 2、当Stride==...
Shuffle，因为实际速度会慢，而且Feature Map会增大很多，所以直接用group=1的1x1卷积。现在ShuffleNet V2...
原论文——ShuffleNet V2: Practical Guidelines for Efficient CNN Architecture Design, ECCV2018 介绍 论文指出目前的轻量级模型主要根据间接的(undirect)...
目前一些网络模型如MobileNet_v1, v2,ShuffleNet_v1, Xception采用了分组卷积,深度可分离卷积等操作,这些操作在一定程度上大大减少了FLOPs,但FLOPs并不是一个...
收录于：2023-02-17 18:40:05
