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深度学习-【图像分类】学习笔记8 ShuffleNet

文章目录

  • 8.1 ShuffleNet v1 v2理论讲解
    • ShuffleNet v1
    • ShuffleNet v2
  • 8.2 使用Pytorch搭建ShuffleNet

8.1 ShuffleNet v1 v2理论讲解

ShuffleNet v1

论文链接：https://readpaper.com/paper/2963125010

深度学习-【图像分类】学习笔记8 ShuffleNet_第1张图片

深度学习-【图像分类】学习笔记8 ShuffleNet_第2张图片

Channel shuffle
深度学习-【图像分类】学习笔记8 ShuffleNet_第3张图片
相关链接：深度学习-【图像分类】学习笔记 6ResNet
深度学习-【图像分类】学习笔记8 ShuffleNet_第4张图片
group conv占据的时间很少，大部分卷积都被1 × 1的PW Conv占据了。
深度学习-【图像分类】学习笔记8 ShuffleNet_第5张图片

因此将所有的 1 × 1 的Conv都换成了 1 × 1 GConv。

如何搭建 Shuffle Net？
深度学习-【图像分类】学习笔记8 ShuffleNet_第6张图片
图中的g就是group。

深度学习-【图像分类】学习笔记8 ShuffleNet_第7张图片

深度学习-【图像分类】学习笔记8 ShuffleNet_第8张图片

核心思想：

  1. 在Group Conv后加上一个Channel Shuffle模块。
  2. 对于Block将其中的1×1卷积改成Group Conv。

ShuffleNet v2

论文链接：https://readpaper.com/paper/2883780447

比较硬核，建议直接去看原论文。

深度学习-【图像分类】学习笔记8 ShuffleNet_第9张图片

作者提出：
深度学习-【图像分类】学习笔记8 ShuffleNet_第10张图片

深度学习-【图像分类】学习笔记8 ShuffleNet_第11张图片

深度学习-【图像分类】学习笔记8 ShuffleNet_第12张图片

作者提出了设计高效网络的4条建议——
深度学习-【图像分类】学习笔记8 ShuffleNet_第13张图片

分条来看：

深度学习-【图像分类】学习笔记8 ShuffleNet_第14张图片
保持FLOPs不变，表示 B = hwc1c2是个常数。

深度学习-【图像分类】学习笔记8 ShuffleNet_第15张图片

8.2 使用Pytorch搭建ShuffleNet

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    　1.字符串比较，使用“==”还是equals()? 　　"=="判断两个引用的是不是同一个内存地址(同一个物理对象)。 　　equals()判断两个字符串的值是否相等。 　　除非你想判断两个string引用是否同一个对象，否则应该总是使用equals()方法。 　　如果你了解字符串的驻留(String Interning)则会更好地理解这个问题。 　 　
  • SpringMVC 登陆拦截器实现登陆控制 xp9802 springMVC
    思路，先登陆后，将登陆信息存储在session中，然后通过拦截器，对系统中的页面和资源进行访问拦截，同时对于登陆本身相关的页面和资源不拦截。   实现方法： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23
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