Yolov5/Yolov7改进CVPR2023 FasterNet远超ShuffleNet、MobileNet、MobileViT，引入PConv结构map涨点的同时进一步降低参数量

1.FasterNet介绍

    为了设计快速神经网络，许多工作都集中在减少浮点运算（FLOPs）的数量上。然而，作者观察到FLOPs的这种减少不一定会带来延迟的类似程度的减少。这主要源于每秒低浮点运算（FLOPS）效率低下。为了实现更快的网络，作者重新回顾了FLOPs的运算符，并证明了如此低的FLOPS主要是由于运算符的频繁内存访问，尤其是深度卷积。因此，本文提出了一种新的partial convolution（PConv），通过同时减少冗余计算和内存访问可以更有效地提取空间特征。

     基于PConv进一步提出FasterNet，这是一个新的神经网络家族，它在广泛的设备上实现了比其他网络高得多的运行速度，而不影响各种视觉任务的准确性。例如，在ImageNet-1k上小型FasterNet-T0在GPU、CPU和ARM处理器上分别比MobileVitXXS快3.1倍、3.1倍和2.5倍，同时准确度提高2.9%。
     又快又好！本文提出新的Partial卷积(PConv)，同时减少冗余计算和内存访问，并进一步提出FasterNet：新的神经网络家族，在多个处理平台上运行速度更快，优于MobileVit等网络；

论文地址：https://arxiv.org/abs/2303.03667

github：