GFLOPS

YOLOv7-Tiny：轻量化实时目标检测的革新实践

相比标准YOLOv7，其参数量减少约60%（仅6.02M），计算量降至13.2GFLOPs，在保持较高检测精度的同时，推理速度提升至68FPS（NVIDIAV100）。

追寻向上·2025-03-10 03:21

计算机组成原理01

(二)计算机性能指标吞吐量、响应时间；CPU时钟周期、主频、CPI、CPU执行时间；MIPS、MFLOPS、GFLOPS、TFLOPS、PFLOP

XXXJessie·2024-09-04 05:04

YOLOV8原创改进：一种新型轻量级实时检测算法 | 适用场景：低照度场景，如雾天行人车辆等

本文提出了一种新型轻量级的实时监测算法，通过MobileViT魔改整个backbone，最后提出两个改进版本，YOLOv8_MobileViT和YOLOv8_MobileViT-p2两个版本YOLOv8s进行对比，GFLOPs

AI小怪兽·2024-01-28 15:08

轻量级3D姿态估计

效果图：算力3.92GFLOPS，而且平均每关节位置误差（MPJPE），也只有大约5厘米。用的TensorFlow平台开发，开源了onnx模型。输入是目标检测后的人体图，人体检测用的yolov5。

AI视觉网奇·2024-01-26 15:04

YOLO在服务器上训练，日志文件中不显示GFLOPs参数的问题

YOLO模型在服务器上训练，日志文件中不显示GFLOPs参数的问题最近用服务器训练了YOLOv5模型，准备写论文找数据时才发现日志文件中没有GFLOPs参数，而在笔记本上训练时则会有GFLOPs参数，如下所示

Luxus1001·2024-01-19 19:49

（2023|ICCV，diffusion，transformer，Gflops）使用 Transformer 的可扩展扩散模型

ScalableDiffusionModelswithTransformers公和众和号：EDPJ（进Q交流群：922230617或加VX：CV_EDPJ进V交流群）目录0.摘要3.DiffusionTransformer3.1基础3.2扩散Transformer设计空间4.实验0.摘要我们探索一种基于Transformer架构的新型扩散模型。我们训练图像的潜在扩散模型，将通常使用的U-Net骨干

EDPJ·2024-01-16 21:39

MulticoreWare与Imagination一同按下汽车计算工作负载的“加速键”

中国·北京–2024年1月8日-MulticoreWareInc与ImaginationTechnologies共同宣布已在德州仪器TDA4VM处理器上实现了GPU计算，不仅使算力提升了约50GFLOPS

Imagination官方博客·2024-01-10 08:58

YOLOv8独家原创改进：轻量化自研设计双卷积，重新设计backbone和neck结构，完成涨点且计算量和参数量显著下降

本文自研创新改进：双卷积由组卷积和异构卷积组成，执行3×3和1×1卷积运算代替其他卷积核仅执行1×1卷积，YOLOv8Conv，从而轻量化YOLOv8，性能如下表，GFLOPs8.1降低至7.6，参数量

AI小怪兽·2024-01-01 15:27

YOLOv5改进 | 2023主干篇 | 华为最新VanillaNet主干替换Backbone实现大幅度长点

它的设计简单，层数较少，避免了像深度架构和自注意力这样的复杂操作(需要注意的是该网络结构的通道数会被放大，GFLOPs的量会很高)。

Snu77·2023-12-29 12:39

YOLOv8算法优化：解决YOLOv8无法打印计算量（GFLOPs）的问题点

本文内容：解决YOLOv8无法打印计算量的问题点本文提供：1）训练阶段自动打印计算量；2）提供离线打印计算量的代码；1.计算量介绍FLOPS：注意S是大写，是“每秒所执行的浮点运算次数”（floating-pointoperationspersecond）的缩写。它常被用来估算电脑的执行效能，尤其是在使用到大量浮点运算的科学计算领域中。正因为FLOPS字尾的那个S，代表秒，而不是复数，所以不能省略

AI小怪兽·2023-12-29 04:48

GFLOPs和FLOPs的主要区别

GFLOPs（GigaFloatingPointOperationsPerSecond）和FLOPs（FloatingPointOperations）都是用于衡量算法计算的复杂度的指标，但它们有一些区别

赢勾喜欢海·2023-12-27 11:40

YOLOv8改进 | 2023主干篇 | 华为最新VanillaNet主干替换Backbone实现大幅度长点

它的设计简单，层数较少，避免了像深度架构和自注意力这样的复杂操作(需要注意的是该网络结构的通道数会被放大，GFLOPs的量会很高)。

Snu77·2023-12-20 17:20

YOLOv8改进 | 2023Neck篇 | 轻量级跨尺度特征融合模块CCFM（附yaml文件+添加教程）

我将其复现在YOLOv8上，发现其不仅能够降低GFLOPs（成功添加之后，不引入任何其它模块GFLOPs降低至7.3），同时精度上也有很大幅度的提升mAP大概

Snu77·2023-12-15 20:17

获奖算法模型开源，RTE 2020超分辨率图像质量挑战赛圆满落幕

参赛者需要对图像做2倍的超分辨率处理，算法复杂度控制在2GFLOPs之内。我们将提供一个baseline模型，采用PSNR、SSIM及运行时间来综合评估算法的性能，分值高者即获胜。

声网·2023-11-10 22:45

YOLOv8轻量化模型：模型轻量化设计 | 轻量级可重参化EfficientRepBiPAN | 来自YOLOv6思想

本文解决什么问题：在几乎不保证精度下降的前提下，轻量级模型创新设计EfficientRepBiPAN在关键点检测任务中|GFLOPs从9.6降低至8.5，mAP50从0.921下降至0.912，mAP50

AI小怪兽·2023-11-07 20:48

深度学习基础之GFLOPS（2）

什么是GFLOPS神经网络的GFLOPS（GigaFLoating-PointOperationsPerSecond）代表了神经网络模型执行计算的速度和计算能力。

小枫小疯·2023-10-06 01:47

SoC性能指标&ARM内核运算能力

自动驾驶芯片常用的性能评价指标:TOPS,DMIPS,GFLOPS分别说的是啥？TOPSTeraOperationPerSecond，表示每秒钟可以进行的操作数量，用于衡量自动驾驶的算力。

Miss_若星·2023-09-13 06:36

Yolov8-pose关键点检测：模型轻量化创新 | BiLevelRoutingAttention 动态稀疏注意力 | CVPR2023 BiFormer

BiLevelRoutingAttention，通过双层路由(bi-levelrouting)提出了一种新颖的动态稀疏注意力(dynamicsparseattention)BiLevelRoutingAttention|GFLOPs

AI小怪兽·2023-09-10 15:00

打破ViT的实际应用限制！沈春华老师团队提出无需解码器的目标检测器DFFT

DFFT在一系列低资源约束（例如，从40到100GFLOPs）中实现了更高的准确度和更好的训练推理效率。

Tom Hardy·2023-09-05 00:58

目前GPU 超过100 TFLOPS的GPU 之一

一个MFLOPS（megaFLOPS）等于每秒一百万（=10^6）次的浮点运算，一个GFLOPS（gigaFLOPS）等于每秒十亿（=10^9）次的浮点运算，一个TFLOPS（teraFLOPS）等于每秒一万亿

abka·2023-08-31 17:31

Yolov8-pose关键点检测：模型轻量化设计 | 模型压缩率从6842降低到1018，GFLOPs从9.6降低至2.2

本文解决什么问题：Yolov8-pose关键点检测轻量级模型设计轻量化模型设计：模型压缩率从6842降低到1018，GFLOPs从9.6降低至2.2，mAP50从0.921变为0.92（几乎不变）Yolov8

AI小怪兽·2023-08-30 18:41

Yolov8-pose关键点检测：模型轻量化创新 | DCNV3结合c2f | CVPR2023

本文解决什么问题：模型轻量化创新引入DCNV3DCNV3|GFLOPs从9.6降低至8.6，参数量从6482kb降低至5970kb，mAP50从0.921提升至0.926Yolov8-Pose关键点检测专栏介绍

AI小怪兽·2023-08-29 21:37

YOLOX：Exceeding YOLO Series in 2021

ExceedingYOLOSeriesin2021一引言二SimOTA将YOLO检测器切换为无锚方式，并采用其他先进技术，解耦的头部和领先的标签分配策略SimOTA，以实现跨大规模模型范围的最新成果：对于仅有0.91M参数和1.08GFLOPs

桑_榆·2023-08-08 09:46

SCI期刊写作必备（三）：一键生成YOLOv8等主流模型同款图表｜绘制目标检测领域YOLO论文常见的性能对比折线图，包含多种不同功能风格对比图表

绘制一个原创属于自己的YOLOv8模型性能对比图表具体绘制操作参考：（附Python代码，直接一键生成，精度对比图表代码）只需要改动为自己的mAP、Params、FPS、GFlops等数值即可，一键生成文章目录绘制一个原创属于自己的

芒果汁没有芒果·2023-08-05 12:40

矩阵乘法优化：4x4矩阵块优化方法

MMult_4x4_3.h一次计算C中的4x4小块0.24gflops2.1%1MMult_4x4_4.h一次计算C中的4x4小块0.24gflops2.1%1MMult_4x4_5.h一次计算C中的4x4

Vec[95]·2023-07-14 07:26

矩阵乘法优化：1x4矩阵块的各种优化方法

文件名优化方法gFLOPs峰值占比线程数MMult1.h无任何优化0.24gflops2.1%1MMult2.h一次计算4个元素0.24gflops2.1%1MMult_1x4_3.h一次计算4个元素0.24gflops2.1%

Vec[95]·2023-07-14 07:35

Pytorch计算模型的参数量和GFLOPs

Pytorch计算模型的参数量和GFLOPsPytorch计算模型的参数量和GFLOPsthop包安装thop使用Pytorch计算模型的参数量和GFLOPs最近在研究模型的压缩技术，使用Pytorch

王小凡wxf·2023-07-13 17:53

GFLOPs、FLOPS和FLOPs的区别和联系

这三个概念其实都差不多，都涉及浮点运算，但是还是有一些小的不同之处，下面简单总结一下GFLOPs（Giga-FLOPs）指每秒执行的十亿次浮点运算是对计算设备或算法的计算能力的量化指标较大的GFLOPs

帅帅帅.·2023-06-23 14:18

YOLOv5下载编译运行-口罩检测

训练参数配置3.编译运行三、使用训练好的模型进行预测1.预测环境配置四、训练和预测过程遇到的错误及解决办法1.训练遇到的报错2.预测编译遇到的错误及解决办法3.一些其它错误的解决办法4.YOLOv5训练不显示GFLOPs

Evan_qin_yi_quan·2023-06-21 09:42

DSP 性能 GMAC 和 GFLOP含义

zzsfqiuyigui/article/details/9003420GMACS或GMAC/S：GigaMultiplyAddCaculationperSecond每秒10亿次乘加运算,用来描述DSP定点运算性能GFLOPS

退休老军长·2023-06-20 05:33

关于GMac和FLOPs讨论

（模型）在论文中常用GFLOPs（1GFLOPs=10^9FLOPs）10亿次浮点运算数(1MFLOPs=10^6FLOPs）1百万次浮点运算数一个MFLOPS（megaFLOPS）等于每秒一百万（=10

勇气的动力·2023-06-20 05:33

GFLOPs、GMACs、FMA之间的关系

一个MFLOPS(megaFLOPS)等于每秒1百万(=10^6)次的浮点运算，一个GFLOPS(gigaFLOPS)等于每秒10亿(=10^9)次的浮点运

touchwolf·2023-06-20 05:02

【论文】YOLOv7运行train.py和test.py时，打印不出来计算量GFLOPs解决方法

目录前提案例解决步骤运行方式打印效果前提我在AutoDL云服务器上，会运行失败，不晓得为啥，我感觉可能是CUDA版本的问题，CUDA版本低了就会没有那么深的计算量吧AutoDL上（显卡RTX3090，4GB）安装的torch版本是1.10.0+cu111本地笔记本电脑上（显卡RTX3050，4GB）安装的torch版本是1.10.0+cu113案例解决步骤前言：train.py或者test.py打

孟孟单单·2023-06-15 21:29

什么是EFLOPS？

各种换算如下：一个MFLOPS（megaFLOPS）等于每秒一百万（=10^6）次的浮点运算，一个GFLOPS（gigaFLOPS）等于每秒十亿（=10^9）

逍遥壮士·2023-06-07 14:34

计算GMAC和GFLOPS

GMAC代表“GigaMultiply-AddOperationsperSecond”（每秒千兆乘法累加运算），是用于衡量深度学习模型计算效率的指标。它表示每秒在模型中执行的乘法累加运算的数量，以每秒十亿(giga)表示。乘法累加(MAC)运算是许多数学计算中的基本运算，包括矩阵乘法、卷积和深度学习中常用的其他张量运算。每个MAC操作都涉及将两个数字相乘并将结果添加到累加器。可以使用以下公式计算G

deephub·2023-06-07 14:37

NVIDIA GeForce 800系列详细配置参数

型号推出年分芯片代号制程晶体管数晶粒面积总线接口核心配置时脉配置填充率显示存储器配置API支持（版本）运算性能热设计功耗(奈米)(百万个)(平方毫米)SPs:TMUs:ROPs1（GFLOPS）(W)默认加速存储器像素材质容量总线类型总线宽度带宽

gy笨瓜·2023-03-29 01:21

SCI期刊写作必备（二）：代码｜手把手绘制目标检测领域YOLO论文常见的性能对比折线图，一键生成YOLOv7等主流论文同款图表，包含多种不同功能风格对比图表

绘制一个原创属于自己的YOLO模型性能对比图表具体绘制操作参考：（附Python代码，直接一键生成，精度对比图表代码）只需要改动为自己的mAP、Params、FPS、GFlops等数值即可，一键生成多种图表风格

芒果汁没有芒果·2023-03-09 07:32

pytorch 计算模型的GFlops和total params的方法

建议使用两个第三方库torchstat和torchsummary自己计算使用parameters方式一使用model.paramtersnum_params=0forparaminmodel.parameters():num_params+=param.numel()print(num_params)print(f"params:{num_params/1e6}M")#print(model.ne

Shuai@·2023-02-06 17:09

【Transformer】17、ATS: Adaptive Token Sampling For Efficient Vision Transformers

文章目录一、背景二、动机三、方法3.1TokenScoring3.2TokenSampling四、效果一、背景尽管现有的transformer模型在分类等任务上取得了较好的效果，但计算量还是很高，需要很多的GFLOPs

呆呆的猫·2023-01-07 09:12

模型计算力（flops）和参数（parameters）

模型计算力（flops）和参数（parameters）https://zhuanlan.zhihu.com/p/144938518提纲：Ø参数量ØFLOPS\FLOPs\GFLOPsØ浮点运算和参数量的区别

singing1001·2023-01-03 14:31

神经网络的计算量(FLOPs)、参数量(Params)、推理时间（FPS）的定义及实现方法

除此以外，我们还经常见到MAC,FLOPS,GFLOPS,TFLOPS等，其中，后三个参

华科附小第一名·2022-12-14 16:30

深度学习模型计算量评价指标FLOPs, MACs, MAdds关系

除此以外，我们还经常见到MAC,FLOPS,GFLOPS,TFLOPS，其中，后三个参数其实并非用来评价模型的计算量，而是用来评价计算机硬件的计算能力。

BIT_Legend·2022-12-12 20:26

FLOPS计算

（模型）在论文中常用GFLOPs（1GFLOPs=10^9FLOPs）2017年，ICIR收录了NVIDIA发表的一篇论文，在这篇论文的附录里，NVIDIA详细的讲解了一下FLOPs的计算。

rrr2·2022-12-11 18:43

CPU算力单位

各种FLOPS的含义：1）一个MFLOPS（megaFLOPS）等于每秒1百万（=10^6）次的浮点运算；2）一个GFLOPS（gigaFLOPS）等于每秒10亿（=10^9）次的浮点运算；3）一个TFLOPS

蓝色的杯子·2022-12-06 18:54

智能汽车的主流芯片对比

1、智能网联CPU主频CPU算力（KDMIPS）GPU算力（GFLOPS）芯片制程（nm）高通SA815

chinabing·2022-12-06 18:47

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

【CVPR2022】论文阅读：Revisiting Skeleton-based Action Recognition

基于GCN的局限性：1.输入特征是坐标，坐标对预测影响太大，一个小偏移会导致不同的结果2.不容易与其他特征聚合3.GCN的Gflops太大1.Introduction在本文中，作者提出了一个新的框架poseconov3d

error:404..·2022-12-04 15:38

YOLOX Exceeding YOLO Series in 2021

作者将YOLO检测器切换为无锚方式并进行其他高级检测技术，即解耦头和领先的标签分配策略SimOTA，以在大规模模型范围内实现最先进的结果：对于YOLONano只有0.91M参数和1.08GFLOPs，作者在

小梦人心·2022-12-02 11:44

NVIDIA Jetson Nano主机的autoware的学习与demo运行-第1章-操作环境的搭建

JetsonNano采用四核64位ARMCPU和128核集成NVIDIAGPU，可提供472GFLOPS的计算性能。它还包括4

卑微小熊·2022-11-21 19:21

trick3-关于目标检测算法好坏的一些衡量指标

文章目录前言一、网络运算时的组成二、关于目标检测网络的常用指标1.AP(%)2.Parameters3.GFLOPs4.Latency5.FPS总结前言并不是参数量越少，网络运行速度越快。

qq_1418430025·2022-11-19 19:24

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