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ShuffleNet=CNN+组卷积+channel shuffle+模型加速

文章目录

ShuffleNet
- ShuffleNet Unit
- 网络结构
- 实验结果
ResNet
- 网络图
- 网络结构
- 实验结果
ResNeXt
- 网络图
- 网络结构
- 实验结果

ShuffleNet

ShuffleNet=CNN+组卷积+channel shuffle+模型加速

ShuffleNet Unit

ShuffleNet和ResNet、ResNeXt相比。在相同的设置下，例如，给定输入的大小为 $c * h * w$ ，通道数为m，ResNet需要 $hw(2cm+9m^2)FLOPs$ ，而ResNeXt需要 $hw(2cm+9m^2/g)FLOPs$ ,ShuffleNet只需要 $h w (2 c m / g + 9 m) F L O P s$ 。
$g$ 代表组卷积的组数。

网络结构

实验结果

下表为ImageNet数据集上得到的分类结果。

ResNet

网络图

网络结构

第一层：输入为224*224图像，卷积核数量为64，大小为7*7，步长为2。
卷积后的图像的大小：
width = （224+2*padding-kernel_size）/stride+1=

实验结果

下表为ImageNet数据集上得到的分类结果。

ResNeXt

网络图

左边为Resnet，右边为ResNeXt。

网络结构

实验结果

下表为ImageNet数据集上得到的分类结果。

后面有待更新。

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