FLOPS 第6页

PyTorch中FLOPs计算问题

最近看了很多关于FLOPs计算的实现方法，也自己尝试了一些方法，发现最好用的还是PyTorch中的thop库（代码如下）：device=torch.device("cuda"iftorch.cuda.is_available

天涯孤客44150103·2022-12-11 18:06

目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进之结合ConvNeXt结构（纯卷积|超越Swin）

加勒比海带66·2022-12-11 09:30

轻量级网络MicroNet--低FLOPs的实现：卷积与激活函数的改进

论文地址：《MicroNet:TowardsImageRecognitionwithExtremelyLowFLOPs》亮点卷积：稀疏连通性，避免了网络宽度的大幅度缩减；激活函数：动态激活函数，减轻了网络深度缩减。问题这篇论文旨在以极低的计算成本解决性能大幅下降的问题，移动嵌入式设备通常具有较低的性能，因此要在边缘设备上部署深度学习模型，就要求网络模型具有较低计算量，但是低开销的网络通常性能表现不

胖虎记录学习·2022-12-10 03:35

【读点论文】MicroNet: Towards Image Recognition with Extremely Low FLOPs，在极高限制下的轻量化网络

MicroNet:TowardsImageRecognitionwithExtremelyLowFLOPsAbstract这篇论文旨在以极低的计算成本解决性能大幅下降的问题。提出了微分解卷积，将卷积矩阵分解为低秩矩阵，将稀疏连接整合到卷积中。提出了一个新的动态激活函数--DynamicShiftMax，通过最大化输入特征图与其循环通道移位之间的多个动态融合来改善非线性。在这两个新操作的基础上，得到

羞儿·2022-12-10 02:31

Pytorch中计算自己模型的FLOPs | thop.profile() 方法 | yolov5s 网络模型参数量、计算量统计

享受学术探讨的欢乐，传递温暖，希望能够帮助到刚刚入门的同学专栏：墨理有话说：一些读研、论文写作、Bug高效排除方面建议感谢每位读者大大、学术探讨小伙伴的支持和认可Pytorch中计算自己模型的FLOPs

墨理学AI·2022-12-09 02:50

RESA车道线检测算法---计算量和参数量的计算

FLOPS基础概念理解FLOPS：注意全大写，是floatingpointoperationspersecond的缩写，意指每秒浮点运算次数，理解为计算速度。是一个衡量硬件性能的指标。

Good@dz·2022-12-09 02:40

[论文翻译]YOLOX: Exceeding YOLO Series in 2021

我们将YOLO检测器变成无锚模式，并实施了一些其他先进检测技术，即，一个解耦头和引导标签分配策略SimOTA在大尺度范围模型中达到SOTA结果：对于仅有0.91M参数和1.08FLOPs的YOLONano

查小小小米·2022-12-08 10:14

芯片模型算力指标TOPS FLOPS MAC MACC MADD关系

1.TOPS（TeraOperationsPerSecond）每秒万亿次操作处理器运算能力单位TOPS是TeraOperationsPerSecond的缩写，1TOPS代表处理器每秒钟可进行一万亿次（10^12）操作。没有指定数据类型，具体评价算力需要结合数据精度。例如某块芯片算力在INT8的数据格式下1TOPS算力，另外芯片在实际跑模型时也无法达到百分之百，百分之五十左右较为正常。与此对应的还有

李皮皮的悲惨生活·2022-12-06 18:54

CPU算力单位

1Flops/s简写为T/s，是数据流量的计数单位，意思是“1万亿次浮点指令每秒”，它是衡量一个电脑计算能力的标准。1TFlops=1024GFlowps，即1T=1024G。

蓝色的杯子·2022-12-06 18:54

算力单位TOPS，GPU处理能力（TFLOPS/TOPS），CPU能力MIPS ，片外内存与片内内存

文章目录TOPSGOPSFLOP与GOPS之间的换算GOPS与FLOPS常规神经网络算力CPU处理能力基于NXPS32V234的ADAS辅助驾驶硬件计算平台ROM片外RAM与片内RAMTOPSTOPS是

羽扇纶巾v·2022-12-06 18:23

【算力理解】DMIPS、FLOPS区别和联系

DMIPS、FLOPS区别和联系1.什么是DMIPS?2.什么是FLOPS?3.怎么评测DMIPS?3.1用Dhrystone可以实测DMIP3.2通过公式计算DMIPS4怎么计算FLOPS?

二十四桥下一句·2022-12-06 18:49

算力理解MIPS/DMIPS/MFLOPS/TOPS

参考：各种芯片简述以及算力解释不要太较真自动驾驶算力（TOPS）文章目录一、CPU计算性能指标1.MIPS2.DMIPS（干石MIPS）3.FLOPS/MFLOPS/GFLOPS/TFLOPS/PFLOPS

houxiaoni01·2022-12-06 18:17

CNN模型的计算量、参数、显存占用

经典CNN模型的计算量、参数、显存占用文章目录经典CNN模型的计算量、参数、显存占用1.深度学习复杂度2.FLOPS概念3.参数量计算4.输出特征图尺寸5.常用模型的FlOPs和参数量6.参数量和占用GPU

NODIECANFLY·2022-12-04 08:38

YoloV1网络尺寸及FlOPS计算

以Conv1为例：input：448x448x3convksize：7x7x3（64），strides=2，padding=3outputdimension：(448+2x3-7)/2+1=224.5（向下取整）=>>224x224x64params：7x7x3x64+64(biases)=9.472KFLOPS=(7x7x3+7x7x3-1+1)x224x224x64=944.111M其余各层：

zzzcl112·2022-12-03 14:34

深度学习中FLOPS和FLOPs的区别与计算

深度学习中FLOPS和FLOPs的区别与计算FLOPSFLOPs单位换算Params和FLOPs的计算CONV标准卷积层FC全连接层NVIDIAGPU的浮点计算能力GPU的计算能力的衡量指标描述GPU计算能力的指标我们在购买

一直特立独行的猫1994·2022-12-03 14:33

模型的参数量parameters和计算量FLOPs与MAC

文章目录参数量卷积的参数量计算：BN的参数量计算FC的参数量计算计算量FLOPs卷积的FLOPsFC的FLOPsMAC卷积FC首先要知道：一次卷积中，卷积核的通道数由输入通道数决定，卷积核的个数输出通道数决定参数量参数量指的可以训练的权重个数一般卷积

spark-aixin·2022-12-03 14:33

参数量和计算量（Flops）公式

精简概括：卷积核的参数数量计算公式：filtersize*前一层特征图的通道数*当前层filter数量Flops（计算量）公式：卷积核的参数量*输出特征图的尺度

申申あ·2022-12-03 14:31

关于 FLOPS、FLOPs、参数量的相关计算

关于FLOPS、FLOPs、参数量的相关计算一、FLOPS二、FLOPs2.12D卷积运算FLOPsParameters2.2全连接层FLOPsParameters2.3BatchNorm2D层FLOPsParameters2.4

乄洛尘·2022-12-03 14:01

端侧模型性能优化——Flops与访存量的坑

故事背景：笔者开发了一个端侧的模型，是在mobilnetV3-small-0.75（Flops：52M）的基础上魔改出来的，其Flops比mbv3-large-1.0（Flops：58M）是低的，但是其在端侧手机

Turned_MZ·2022-12-03 14:30

pytorch计算模型的参数量及FLOPs

importtorchfromthopimportprofilefromtorchvisionimportmodelsmodel=models.resnet50(pretrained=False)img=torch.zeros((1,3,image_height,image_width))flops

huluhuluwa123·2022-12-03 14:27

Yolov5 计算访存量MAC与计算量FLOPS

说明：因为yolov5函数中已经计算了FLOPS，因此如果想要计算访存量那么只需按照flops的位置,添加访存量的计算即可一、先记住计算量和访存量的公式：二、找到计算FLOPS的位置，并添加访存量yolov5

m0_46093829·2022-12-03 14:26

【深度笔记】模型理论性能计算调研

定义1.计算量FLOP：浮点运算次数（FloatingPointOperations）MAC：乘加累积操作数FLOPs/S：每秒的FLOP，可视作性能公式：计算工具：https://github.com

canmoumou·2022-12-02 15:46

B-神经网络模型复杂度分析

前言一，模型计算量分析卷积层FLOPs计算全连接层的FLOPs计算二，模型参数量分析卷积层参数量BN层参数量全连接层参数量三，模型内存访问代价计算卷积层MAC计算四，一些概念双精度、单精度和半精度浮点计算能力硬件利用率

嵌入式视觉·2022-12-01 01:40

CNN卷积神经网络复杂度分析

CNN模型所需的计算力（FLOPs）和参数（parameters）数量计算FLOPS：注意全大写，是floatingpointoperationspersecond的缩写，意指每秒浮点运算次数，理解为计算速度

斯汤雷·2022-12-01 01:40

深度学习模型的推理速度统计

1、Parameters和Flops计算使用torchstat库。一般自带的。

清纯世纪·2022-11-30 10:12

Stable Diffusion模型运算量分析

准备模型的参数量和计算量参考:ThanatosShinji/onnx-tool:ONNXmodel'sshapeinferenceandMACs(FLOPs)counting.

Mr_L_Y·2022-11-30 08:12

TensorFlow 2.X获取Flops和参数量（parameters）的方法（2022年）

0.少走弯路TensorFlow很多地方使用不如pytorch方便，比如说获取模型的Flops和parameters这种基本信息都需要查找半天。

北漂炼丹青年·2022-11-29 20:59

计算flops、参数量等以及计算miou

计算FLOPs的4种方法importtorchfromtorchvisionimportmodelsfromthopimportprofilefromtorchstatimportstatfromtorchsummaryimportsummaryfromfvcore.nnimportFlopCountAnalysis

DongHappyyy·2022-11-29 11:04

百度框架下的最轻量化模型 PP-LCNet，Pytorch版本代码

近年来，有很多轻量级的骨干网络问世，尤其最近两年，各种NAS搜索出的网络层出不穷，这些网络要么主打FLOPs或者Params上的优势，要么主打ARM设备上的推理速度的优势，很少有网络专门针对IntelCPU

一名不想学习的学渣·2022-11-28 19:55

PP-LCNet论文全文解析

PP-LCNet:ALightweightCPUConvolutionalNeuralNetworkPDFLinkGithubCodeSection1介绍随着模型参数和FLOPs的加大，模型越来越难以在基于

门被核桃夹了还能补脑嘛·2022-11-28 19:54

快到起飞 | PP-LCNet在CPU上让模型起飞，精度提升且比MobileNetV3+快3倍

1简介随着模型特征提取能力的提高以及模型参数和FLOPs数量的增加，在基于ARM架构的移动设备或基于x86架构的CPU设备上实现

Tom Hardy·2022-11-28 19:53

计算算法复杂度FLOPs

搜遍全网，流传的在网上的能方便计算FLOPs的有3个小工具。THOP:PyTorch-OpCountertorchstatptflops一个不行的话多试两个。我的程序用2、3报错，最终用的1

我不是薛定谔的猫·2022-11-28 13:24

【笔记】提升分类模型ACC：EMA不增额外时间，不需手动调参；SWA改进模型训练过程的稳定性；数据分布差异大使用precise bn；小模型使用蒸馏；固定FLOPs的场景或者想突破精度使用FixRes

本文主要分一下几个方向来进行讲解权重平均蒸馏分辨率2.1权重平均由于深度学习训练往往不能找到全局最优解，大部分的时间都是在局部最优来回的晃动，我们所取得到的权重很可能是局部最优的最差的那一个，所以一个解决的办法就是把这几个局部最优解拿过来，做一个均值操作，再让网络加载这个权重进行预测，那么有了这个思想，就衍生了如下的权重平均的方法。classModelEma(nn.Module):def__ini

程序猿的探索之路·2022-11-28 00:10

Python tensorflow与pytorch的浮点运算数如何计算

目录1.引言2.模型结构3.计算模型的FLOPs3.1.tensorflow1.12.03.2.tensorflow2.3.13.3.pytorch1.10.1+cu1023.4.结果对比4.总结1.引言

·2022-11-25 18:56

卷积神经网络(CNN)系列介绍之一 (LeNet-5 / AlexNet / GoogLeNet / VGGNet / BNInception / Inceptionv3)

目录1-绪论2-引子3-正文3.1-Params和FLOPs计算3.1.1-Params参数计算3.1.2-Connes神经元连接数计算3.1.3-Multi-add（FLOPs）Reference：3.2

jsk_learner·2022-11-25 15:08

轻量级模型设计与部署总结

前言一些关键字定义及理解计算量FLOPs内存访问代价MACGPU内存带宽LatencyandThroughput英伟达GPU架构CNN架构的理解手动设计高效CNN架构建议一些结论一些建议轻量级网络模型部署总结轻量级网络论文解析文章参考资料文章同步发于

嵌入式视觉·2022-11-25 07:06

【mmdetection】使用coco数据集训练后结果可视化

目录一.开始二.可视化代码1.Loss曲线2.P-R曲线3.mAP参数4.fps参数5.acc曲线6.计算FLOPs和参数量三.参数意义及总结一.开始本文使用的是mmdetection=V2.11的cascade-rcnn

小鸠控·2022-11-25 01:49

loss为nan模型输出nan

最近，在做剪枝，之前没有接触过，用了gate-decorator-pruning工程，是19年的文章了，号称对resnet剪枝效果很好，如下：可以看到文章中提出的GBN，相比其他剪枝方法，在FLOPs降低最多的情况下

人类高质量算法工程师·2022-11-24 22:30

TResNet学习笔记 --- TResNet: High Performance GPU-Dedicated Architecture

近年来开发的许多深度学习模型与ResNet50相比，在ImageNet上具有更高的精度，并且FLOPS数量更

梦坠凡尘·2022-11-24 14:36

ECO: Efficient Convolutional Network for Online Video Understanding

最近需要测试这个网络的flops以及params，在此对网络的部分结构以及代码做简单介绍，并介绍如何测试。

Mr___WQ·2022-11-23 14:29

查看yolov5/lite各层参数量和各层FLOPs

我会简述如何得到v5模型中各层的参数量和计算量（烂大街的参量表），然后再将如何得到各层的计算量FLOPs（基本没人教怎么获得各层FLOPs，花我一番功夫，其实特别简单，轮子U神都造好了）文章目录前言一、

xrh_·2022-11-23 12:32

【matplotlib python】python使用matplotlib实现在一张图上绘制多条折线

importmatplotlib.pyplotaspltfrommatplotlib.pyplotimportMultipleLocatorlambda1=[0.05,0.1,0.2,0.5,0.6]accuracy=[93.99,93.34,93.09,92.97,91.77]flops

寻找永不遗憾·2022-11-23 09:48

计算 tensorflow 和 pytorch 模型的浮点运算数

本文主要讨论如何计算tensorflow和pytorch模型的FLOPs。如有表述不当之处欢迎批评指正。欢迎任何形式的转载，但请务必注明出处。

浩哥依然·2022-11-23 08:46

Yolo-FastestV2 移动端可达300FPS，参数量仅250k

最强轻量级目标检测yolofastest_jacke121的专栏-CSDN博客精度对比：NetworkCOCOmAP(0.5)ResolutionRunTime(4xCore)RunTime(1xCore)FLOPs

AI视觉网奇·2022-11-23 01:10

统计官方模型的参数量和计算量

ModelParams(M)FLOPs(G)alexnet61.100.71densenet1217.982.90densenet16128.687.85densenet16914.153.44densenet20120.014.39googlenet6.621.51inception_v323.835.75mnasnet0

玄云飘风·2022-11-22 22:18

YOLOv5与结构重参数化以及ShuffleNetV2激情碰撞【人脸检测GUI系统】

YOLOv5与结构重参数化以及ShuffleNetV2激情碰撞【人脸检测GUI系统】一、主干网络替换为ShuffleNetV2【ECCV2018】1、目前，神经网络架构设计主要由计算复杂度的间接指标（即FLOPs

qq_57064445·2022-11-22 16:20

阅读笔记——HRank: Filter Pruning using High-Rank Feature Map

因此文章聚焦于通道裁剪达到模型压缩（降低参数量）和加速（减少计算FLOPs）的效果。

哇哇九号·2022-11-22 09:45

深度学习模型复杂度计算详细解析

ForwardPass计算量：描述模型所需要的计算能力参数个数：描述模型所需要的计算机内存2.2FLOPS与FLOPs辨析FLOPS：全大写，是floatingpointoperationspersecond

烧不死的菜鸟叫凤凰·2022-11-22 02:36

人工智能：模型复杂度【机器学习模型复杂度、深度学习模型复杂度（FLOPs、MAC）】

模型的计算量：FLOPs：FLoatingpointOPerations，前向推理的计算量。MAC：MemoryAccessCost。

u013250861·2022-11-22 02:05

卷积神经网络复杂度分析

FLOPS：floatingpointoperationspersecond的缩写，意指每秒浮点运算次数，理解为计算速度。是一个衡量硬件性能的指标。

m0_37857151·2022-11-22 01:30

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