Ghostnet

【目标检测】G-GhostNet

1、论文论文题目：《GhostNetsonHeterogeneousDevicesviaCheapOperations》论文地址：https://arxiv.org/pdf/2201.03297.pdf代码地址：https://github.com/huawei-noah/CV-Backbones2、引言本文针对网络部署时面临的内存和资源有限的问题，提出两种不同的Ghost模块，旨在利用成本低廉的
三拾佳易·2023-01-07 08:18

关于模型推理速度

一些低FLOPs的模型efficientNet，ghostnet等，在GPU上的推理速度并不会比resnet快，原因是深度可分离卷积depthwise这里操作具有大量的数据读写，比普通卷积高好几个量级，
墨水兰亭·2023-01-05 01:09

yolo系列理论补充（v4、v5、x）和瑞芯微

神经网络学习小记录60——PytorchGhostNet模型的复现详解_Bubbliiiing的博客-CSDN博客Pytorch搭建自己的Ghostnet-YoloV4目标检测平台（Bubbliiiing
Jormungand123·2023-01-03 10:58

YOLOv5更换骨干网络之 GhostNet

论文地址：https://arxiv.org/abs/1911.11907代码地址：https://github.com/huawei-noah/ghostnet由于内存和计算资源有限，在嵌入式设备上部署卷积神经网络
迪菲赫尔曼·2023-01-03 10:58

构建自己的GhostNet网络(PyTorch)

paper地址：https://arxiv.org/abs/1911.11907pytorch：https://github.com/iamhankai/ghostnet.pytorch如果想看原文翻译
lp_oreo·2022-12-16 21:14

（C1-1）MobileNet、ShuffleNet、GhostNet

轻量化模型架构1、MobileNetMobileNet(V1,V2,V3)网络结构详解与模型的搭建可分离卷积及深度可分离卷积详解V1创新点：引入深度可分离卷积存在的问题：DepthwiseConvolution存在潜在问题，训练后部分信息丢失，导致部分kernel的权值为0。V2创新点：1、InvertedResiduals倒残差结构；2、LinearBottlenecks；Q1：MobileNe
木槿qwer·2022-12-16 21:41

目标检测小网络

Anchor-free2.1具体案例2.2改进策略目标检测小网络一.Anchor-based1.1网络结构当前一般采用backbone：shufflenetV2、mobilenetV2/3（V3比较难调试）、Ghostnet
影醉阏轩窗·2022-12-13 11:31

ghost的网络结构和实现代码总结(torch)

ghost模型的效果GhostNet是为移动设备设计的，文中没有给出在GPU端的开销情况，在华为P30Pro上进行了GhostNet的实际推理速度测试，并和其他模型进行了对比，所以在GPU上的实际效果还需要测试
BIT_Legend·2022-12-12 20:56

YOLOv5改进之十四：主干网络C3替换为轻量化网络Ghostnet

前言：作为当前先进的深度学习目标检测算法YOLOv5，已经集合了大量的trick，但是还是有提高和改进的空间，针对具体应用场景下的检测难点，可以不同的改进方法。此后的系列文章，将重点对YOLOv5的如何改进进行详细的介绍，目的是为了给那些搞科研的同学需要创新点或者搞工程项目的朋友需要达到更好的效果提供自己的微薄帮助和参考。解决问题：YOLOv5主干特征提取网络采用C3结构，带来较大的参数量，检测速
人工智能算法研究院·2022-12-04 11:24

MoCoViT: Mobile Convolutional Vision Transformer

在ImageNet分类任务上，和其他轻量级网络的对比如下：本文主要以GhostNet为基础，加入了改进版的transformerblock。
开心的火龙果·2022-11-30 12:23

字节跳动提出轻量级高效新型网络MoCoViT，在分类、检测等CV任务上性能优于GhostNet、MobileNetV3！...

发现CV技术之美本文分享论文『MoCoViT:MobileConvolutionalVisionTransformer』，由字节跳动提出轻量级高效新型网络MoCoViT，在分类、检测等CV任务上性能优于GhostNet
我爱计算机视觉·2022-11-30 12:21

华为GhostNet再升级！全系列硬件上最优极简AI网络

点击下方卡片，关注“CVer”公众号AI/CV重磅干货，第一时间送达作者：王云鹤|已授权转载（源：知乎）编辑：CVerhttps://zhuanlan.zhihu.com/p/540547718GhostNet
Amusi（CVer）·2022-11-29 11:10

G-Ghost-RegNet实战：使用G-Ghost-RegNet实现图像分类任务(一）

生成数据集摘要论文地址：https://arxiv.org/abs/2201.03297代码地址：https://github.com/huawei-noah/CV-Backbones上篇实战介绍了华为的GhostNet
AI浩·2022-11-29 11:37

目标检测pytorch报错：RuntimeError: CUDA error: device-side assert triggered

我的任务：目标检测，主干网络采用各类经典轻量化网络如mobilenet、shufflenet、ghostnet，neck部分采用修改后的yoloxneck，在训练前面几个epoch时会突然报如下错误：#
风语者和波波娃·2022-11-26 01:42

GhostNet解析以及Tensorflow2中实现Ghost模块

GhostNet解析以及Tensorflow2中实现Ghost模块笔者从事嵌入式图像开发相关工作，希望能在ZYNQ上实现目标检测任务，故把更多的注意力放在轻量级网络上。
xiaoyang0307·2022-11-24 20:52

GhostNet pytorch版本 源码解析 (三）GhostNet类

GhostNetpytorch版本源码解析(三）GhostNet类GhostNet类论文GhostNetWidthMultiplier代码view函数GhostNet类论文GhostNetGhostNet
桃汽宝·2022-11-24 20:21

轻量化网络——ghostnet代码讲解

本文就设计了一种全新的神经网络基本单元Ghost模块，从而搭建出轻量级神经网络架构GhostNet。在一个训练好的深度神经网络中，通常会包含丰富甚至冗余的特征图，以保证对输入数据有全
apodxxx·2022-11-24 20:14

GhostNet网络解析

摘要GhostNet网络是2019年的发布的轻量级网络，速度和MobileNetV3相似，但是识别的准确率比MobileNetV3高，在ImageNetILSVRC-2012分类数据集的达到了75.7%
AI浩·2022-11-24 20:13

GhostNet: More Features from Cheap Operations 从廉价的操作中获取更多的特征

论文代码：https://github.com/huawei-noah/ghostnet.论文地址：https://arxiv.org/abs/1911.11907ghostnet是华为在2020年提出的一种网络结构
一名不想学习的学渣·2022-11-24 07:15

GhostNet: More Features from Cheap Operations

GhostNet:廉价运营带来更多功能摘要引言更多特征的幽灵模块文章和代码摘要由于内存和计算资源有限，在嵌入式设备上部署卷积神经网络非常困难。
没有头发的小白·2022-11-24 07:45

《GhostNet：More Features from Cheap Operations》论文笔记

参考代码：ghostnet1.概述导读：卷积网络由于其在运行时内存与计算资源的限制较难部署到移动设备上，这篇文章是在卷积网络中存在较多冗余的特征图发现基础上，进行研究并提出了一Ghostmodule使用代价更小的方式去生成更多的特征图
m_buddy·2022-11-24 07:45

轻量型骨干网络之GhostNet: More Features from Cheap Operations论文学习

0.摘要在mobilenetShuffleNet之后，华为推出了自己的轻量化网络，提出ghost模块，思想比较简单，作者觉得反正有很多featuremap是特征冗余的，不如直接用基础特征图来制造冗余的featuremap。用cheapoperation（简单的线性操作）来代替部分卷积运算。作者也用了别的技术来压缩模型：剪枝（神经元）、剪枝（通道）、二值化法、张量分解、知识蒸馏1.模型压缩剪枝连接(
Diros1g·2022-11-24 07:45

GhostNet学习笔记 --- GhostNet: More Features from Cheap Operations

GhostNet:MoreFeaturesfromCheapOperations论文地址：https://arxiv.org/abs/1911.11907Github开源地址：https://github.com
梦坠凡尘·2022-11-24 07:15

论文阅读笔记(六)——GhostNet: More Features from Cheap Operations

论文阅读笔记(六)——GhostNet:MoreFeaturesfromCheapOperations前言开始把前面看的论文好好总结一下了，冲冲冲。
没有顶会的咸鱼·2022-11-24 07:14

轻量化模型系列--GhostNet：廉价操作生成更多特征

堆叠GhostModule建立了轻量级的GhostNet。GhostNet可以实现比MobileNetV3更
CV技术指南(公众号)·2022-11-24 07:14

Ghost Net: 如何从轻量的计算中提取更多的特征？

GhostNet:如何从轻量的计算中提取更多的特征？
Super__Tiger·2022-11-24 07:14

GhostNet:廉价操作得到更多的特征

4.1.3ImageNet上的大模型4.2.GhostNet关于可视化基准测试4.2.1ImageNet分类4.2.2目标检测5.结论摘要论文链接：https://arxiv
AI浩·2022-11-24 07:44

GhostNet(CVPR2020)

参考：https://www.wanglichun.tech/2020/03/08/ghostnet/论文链接：https://arxiv.org/abs/1911.11907作者解读：https://
老男孩li·2022-11-23 09:18

ghostnet

CVPR2020：华为GhostNet，超越谷歌MobileNet，已开源-知乎来自华为诺亚方舟实验室的一篇工作近日被CVPR2020接受，提出了一种新型的端侧神经网络架构，GhostNet。
Kun Li·2022-11-23 09:16

CVPR 2020：华为GhostNet_Ascend910

mod=viewthread&tid=144676GhostNet的原理GhostNet的总体网络架构：https://arxiv.org/pdf/1911.11907.pdf为了减少最新的深度神经网络的计算成本
FZZT·2022-11-23 09:16

GhostNet代码解析

今天向分享一下轻量化网络GhostNet，从原理和代码上做一点个人见解，直接上原理和源码。
开始学AI·2022-11-23 09:15

GhostNet 详解

文章目录1、什么是GhostNet2、使用GhostNet加速的倍数1、什么是GhostNetGhostNet分为2步，第一步：intrinsicfeature，第二步是ghostfeature不同于ShuffleNetV2
全息数据·2022-11-23 09:14

GhostNet网络详解

1.GhostNet网络一张图片经过神经网络进行特征提取后，能够得到很多特征图。在特征图中会有一些相似性很高，这就是神经网络中存在的特征图冗杂的情况(如图中扳手相连的两幅特征图)。
STATEABC·2022-11-23 08:11

（五十一）论文阅读 | 轻量级网络之GhostNet

该模块即插即用，如本文通过堆叠Ghost模块得到的GhostNet。实验结果表明，GhostNet可以取得与MobileNetV3相当的结
zhangts20·2022-11-23 08:11

MindSpore新型轻量级神经网络GhostNet，在ImageNet分类、图像识别和目标检测等多个应用场景效果优异！

华为研究员提出一种新型轻量神经网络架构，表现全面超越谷歌MobileNetV3和Facebook的FBNet，相关论文累计引用近300，入围PaperDigest的CVPR2020MostInfluentialPapers榜单。论文提出了一个全新的Ghost模块，旨在通过廉价操作生成更多的特征图。基于一组原始的特征图，作者应用一系列线性变换，以很小的代价生成许多能从原始特征发掘所需信息的“幻影”特
昇思MindSpore·2022-11-23 08:41

超级详细易懂的GhostNet解析

GhostNet的不完全解析CVPR2020&IJCV2022(theextendedversion)Noah’sArkLab,HuaweiTechnologies论文地址：https://arxiv.org
猴子请来的救兵�·2022-11-23 08:11

[CNN] GhostNets on Heterogeneous Devices via Cheap Operations

IJCV22|已开源|华为GhostNet再升级，全系列硬件上最优极简AI网络-知乎GhostNetsonHeterogeneousDevicesviaCheapOperations论文链接：GhostNetsonHeterogeneousDevicesviaCheapOperations
Cherry_qy·2022-11-21 12:29

重读GhostNet：使用轻量操作代替部分传统卷积层生成冗余特征以减少计算量

使用轻量操作代替部分传统卷积层生成冗余特征以减少计算量GhostNet:MoreFeaturesfromCheapOperations论文：https://arxiv.org/pdf/1911.11907
我爱计算机视觉·2022-11-21 12:46

YOLO系列改进之四十四——融入适配GPU的轻量级 G-GhostNet

文章目录前言一、解决问题二、基本原理三、添加方法四、总结前言作为当前先进的深度学习目标检测算法YOLOv7，已经集合了大量的trick，但是还是有提高和改进的空间，针对具体应用场景下的检测难点，可以不同的改进方法。此后的系列文章，将重点对YOLOv7的如何改进进行详细的介绍，目的是为了给那些搞科研的同学需要创新点或者搞工程项目的朋友需要达到更好的效果提供自己的微薄帮助和参考。由于出到YOLOv7，
人工智能算法研究院·2022-11-21 12:02

GhostNet

论文地址文章目录前言一、论文解读1.Ghost卷积设计2.Gbneck残差模块设计3.GhostNet网络架构二、代码实现1.卷积模块2.残差模块实现3.网络实现三、验证模型总结前言Ghostnet提出自己的架构设计思路
炼丹代师·2022-11-21 09:20

轻量级网络GhostNet--对卷积的新设计解决特征图冗余的问题

论文地址：华为诺亚方舟实验室2020CVPR《GhostNet:MoreFeaturesfromCheapOperations》该论文提供了一个全新的Ghost模块，旨在通过廉价操作生成更多的特征图。
胖虎记录学习·2022-11-20 00:23

GhostNet: More Features from Cheap Operations

引言深度卷积神经网络在各种计算机视觉任务上显示出出色的性能，例如图像识别[30,13]，对象检测[43,444]和语义分割[4]。传统的cnn通常需要大量的参数和浮点运算(FLOPs)来达到令人满意的精度，例如ResNet-50[16]具有大约25.6m的参数，并且需要4.1BFLOPs来处理大小为224×224的图像。因此，深度神经网络设计的最新趋势是探索移动设备(例如智能手机和自动驾驶汽车)可
Mick..·2022-11-01 11:56

《GhostNet: More Features from Cheap Operations》论文解读

一、提出背景因为嵌入式设备有限的内存和计算资源，在其上部署神经网络很困难，所以要降低神经网络的大小和计算资源的占用。常见的方法有模型剪枝(pruning)，量化(quantization)和蒸馏(distillation)。常规的CNN网络提取到的特征图有很多冗余信息，如下图，扳手连接的两个位置的特征图类似。二、算法原理1.Ghostmodule常规的卷积公式：，其中是卷积操作，是输出的特征图，h
zhuikefeng·2022-09-15 14:32

神经网络学习小记录58——Keras GhostNet模型的复现详解

神经网络学习小记录58——KerasGhostNet模型的复现详解学习前言什么是GhostNet模型源码下载GhostNet模型的实现思路1、GhostModule2、GhostBottlenecks3
Bubbliiiing·2022-09-15 14:02

GhostNet详解及代码实现

GhostNet1.Introduction上图是由ResNet-50中的第一个残差块生成的某些中间特征图的可视化。
何如千泷·2022-09-15 14:29

【CVPR2020】网络结构：GhostNet/频域卷积/Pi-Net

轻量网络：GhostNet文章来源https://arxiv.org/pdf/1911.11907.pdfIntuition1，CNN的特征图往往含有冗余的信息2，冗余的信息可能是网络表现好的关键3，这些冗余的信息可以通过更简单的计算得到下图列举了三组相似的特征图
陈生~·2022-09-15 14:29

GhostNet网络

1911_GhostNet:图：网络描述：本篇论文是发表于CVPR2020的一篇轻量级网络的论文，作者是华为诺亚方舟实验室，文章的总体思路比较清晰，为了减少网络计算量，作者将传统的卷积分成两步进行，首先利用较少的计算量通过传统的卷积生成
ZDA爱吃火锅·2022-09-15 14:29

GhostNet 网络原理与 Tensorflow2.0 实现

文章目录介绍GhostModuleGhostBottleneckGhostNet代码实现1、用类实现2、用函数实现介绍在GhostNet:MoreFeaturesfromCheapOperations一文中
cofisher·2022-09-15 14:58

华为GhostNet

华为GhostNet1.引言受限于内存以及计算资源，将常规的CNN架构部署到移动设备是件非常困难的事。
just-solo·2022-09-15 14:27

【深度学习】华为轻量级神经网络架构GhostNet再升级，GPU上大显身手的G-GhostNet（IJCV22）...

作者丨ZiyangLi编辑丨极市平台导读本文围绕网络部署时面临的内存和资源问题，分享了如何从可视化和大量实验结果中得到Ghost特征的思想。作者设计出相比C-Ghost更适用于GPU等设备的G-Ghost，在实际延迟与性能之间取得了良好的权衡。一、写在前面的话本文针对网络部署时面临的内存和资源有限的问题，提出两种不同的Ghost模块，旨在利用成本低廉的线性运算来生成Ghost特征图。C-Ghost
风度78·2022-09-15 14:27
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