Ghostnet 第3页

7个维度全面评测mobilenet/shufflenet/ghostnet

目录结构1、轻量级网络概述2、官方数据对比2、实验对比3、实验结论如果嫌累，直接跳到第三部分，看实验结论1、轻量级网络概述常规的CNN推理，由于需要很大的计算量，很难应用在移动端，物联网等资源受限的场景中。只有通过复杂的裁剪，量化才有可能勉强部署到移动端。从Squeezenet，MobileNetv1开始，CNN的设计开始关注资源受限场景中的效率问题。经过几年的发展，目前比较成熟的轻量级网络有：g

DL-Practise·2022-09-15 14:26

GhostNet网络思路整理(讨论)

GhostNet介绍GhostNet是由华为诺亚方舟实验室研究出新的网络神经框架在2020年CVPR上发布文章，该模型和代码已在GitHub上开源。

Machinist1947·2022-09-15 14:56

GHostNet网络最通俗易懂的解读【不接受反驳】

文章目录前沿知识分组卷积深度可分离卷积GHostNet网络代码GHostModule比普通卷积的优点GHostModule模块参数量对比GHostNet网络结构前沿知识在介绍GHostNet网络之前，我们首先回顾一下分组卷积和深度可分离卷积

☞源仔·2022-08-21 11:01

深度学习一般的图像分类模型到底如何选择

深度学习一般的图像分类模型到底如何选择学习前言：模型介绍：CNN轻量级模型：MobileNet系列ShuffleNet系列GhostNet网络官方数据对比：编辑轻量级模型王者：CNN重量级模型：AlexNetVGG

舞雩.·2022-07-21 07:56

轻量型模型之总结（mobilenet，shufflenet，ghostnet）

在介绍这些模型前，首先我们了解一下分组卷积的概念。分组卷积上图表示普通卷积操作，即输入H×W×C1H\timesW\timesC1H×W×C1经过C1×H1×W1×C2C1\timesH1\timesW1\timesC2C1×H1×W1×C2的卷积核，卷积成H×W×C2H\timesW\timesC2H×W×C2的featuremap。其参数量是：C1×H1×W1×C2C1\timesH1\tim

小小小绿叶·2022-06-16 07:26

轻量化网络总结[2]--ShuffleNetv1/v2，OSNet，GHostNet

]–SqueezeNet，Xception，MobileNetv1~v3》，点击即可查看轻量化网络1.ShuffleNet1.1ShuffleNetv11.2ShuffleNetv22.OSNet3.GhostNet

Gthan学算法·2022-06-16 07:48

micronet 测试

测试2：micronet测试2_jacke121的专栏-CSDN博客关于介绍：超越GhostNet！吊打MobileNetV3！

AI视觉网奇·2022-06-10 19:12

【神经网络】(20) GhostNet 代码复现，网络解析，附TensorFlow完整代码

大家好，今天和各位分享一下如何使用TensorFlow构建GhostNet轻量化卷积神经网络模型。GhostNet相比于普通的卷积神经网络在生成特征图时使用了更少的参数。

立Sir·2022-06-01 18:57

从零开始学人脸检测之Retinaface篇（内含魔改版GhostNet+mbv2）

从零开始学人脸检测之Retinaface篇（内含魔改版）代码已开源，欢迎白嫖和star：github.com/pengtougu/Retinaface_Ghost一、论文解读论文研读工作由Sansa大佬完成:https://www.zhihu.com/people/0e4e23de534ba625a13b39a3153fa942前言Retinaface是Insightface团队在2019年提出的

pogg_·2022-05-30 07:08

YOLOv5更换Ghostnet模块

m0_56247038·2022-05-22 07:23

python神经网络Keras GhostNet模型的实现

目录什么是GhostNet模型GhostNet模型的实现思路1、GhostModule2、GhostBottlenecks3、Ghostnet的构建GhostNet的代码构建1、模型代码的构建2、Yolov4

·2022-05-07 16:07

tensorflow2.3实现PPLCNet——一个速度更快、准确率更高的轻量级骨干网络

PPLCNet是百度团队结合Intel-CPU端侧推理特性而设计的轻量高性能网络PP-LCNet，所提方案在图像分类任务上取得了比ShuffleNetV2、MobileNetV2、MobileNetV3以及GhostNet

Haohao+++·2022-05-04 07:59

【魔改YOLOv5-6.x（下）】YOLOv5s+Ghostconv+BiFPN+CA

文章目录实验说明训练设置测试设置模型选择模型文件（参考）实验记录（部分）实验说明【魔改YOLOv5-6.x（上）】：结合轻量化网络Shufflenetv2、Mobilenetv3和Ghostnet【魔改

嗜睡的篠龙·2022-04-12 07:34

【魔改YOLOv5-6.x（上）】结合轻量化网络Shufflenetv2、Mobilenetv3和Ghostnet

文章目录前言一、Shufflenetv2论文简介模型概述加入YOLOv5二、Mobilenetv3论文简介模型概述深度可分离卷积逆残差结构SE通道注意力h-swish激活函数加入YOLOv5三、Ghostnet

嗜睡的篠龙·2022-04-12 07:53

vit-transformer模型结构及源码解读

；但是其需要基于大量数据去预训练模型；除了训练难度，现有的VisualTransformer参数量和计算量多大，比如ViT需要18BFLOPs在ImageNet达到78%左右Top1，但是CNN模型如GhostNet

Jumi爱笑笑·2022-03-08 07:07

Yolov5更换backbone，与模型压缩（剪枝，量化，蒸馏）

目前支持更换yolov5的backbone主干网络为Ghostnet，以及采用eagleeye的剪枝方法支持对yolov5系列的剪枝。后续，将会添加更多更轻量

RANKING666·2022-03-07 07:28

轻量级神经网络：Xception、ShuffleNet、SkipNet、MobileNet、GhostNet、

参考文章：优秀的系列文章https://www.jianshu.com/u/4a95cf020626【模型压缩和加速】inception/mobilenet/squeezenet/shufflehttps://zhuanlan.zhihu.com/p/104054833深入剖析MobileNet和它的变种（例如：ShuffleNet）为什么会变快？漂亮的图示https://blog.csdn.ne

yiyayiya557·2022-03-01 07:13

神经网络学习小记录60——Pytorch GhostNet模型的复现详解

神经网络学习小记录60——PytorchGhostNet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·2021-10-24 13:43

CVPR2020部分文章略读

图像分类：1、GhostNet:MoreFeaturesfromCheapOperations研究问题：CNN中随着卷积的进行，通道数越来越多，网络的性能就依赖于这些高度冗余的特征图，以往的卷积方式计算较为复杂

叶天羽·2021-06-04 23:38

轻量级网络之GhostNet

轻量级网络之GhostNet前言动机Ghost模块G-bneckGhostNet网络结构实验性能消融实验Ghost模块pytorch代码欢迎交流，禁止转载！！

球场书生·2021-05-16 15:54

MobileNet、GhostNet理解及测试

GhostNet是华为诺亚实验室开发的一款轻量级网络，论文发表在CVPR2020。

Brikie·2021-01-17 22:38

生成特征_GhostNet: 使用简单线性变换生成特征图，超越MobileNetV3的轻量级网络

作者|VincentLee编辑|贾伟本文转载自微信公众号：晓飞的算法工程笔记CVPR2020已经公布录用结果，其中有效投稿6656篇，最终录用1470篇，接收率22.1%。CVPR2020将于6月14日-6月19日在美国西雅图举办。虽然在近三年来，CVPR的论文投稿量都在持续大涨（CVPR2018有3300篇有效投稿、CVPR2019有5160篇有效投稿、CVPR2020有效投稿达6656），然而

没有故事男同学·2020-12-24 20:39

郑专家从7个维度全面评测轻量级网络——mobilenet/shufflenet/ghostnet

目录结构1、轻量级网络概述2、官方数据对比3、实验对比4、实验结论注：了解基础理论的同学，请直接跳到第4部分，查看实验结论！1、轻量级网络概述常规的CNN推理，由于需要很大的计算量，很难应用在移动端，物联网等资源受限的场景中。只有通过复杂的裁剪，量化才有可能勉强部署到移动端。从Squeezenet，MobileNetv1开始，CNN的设计开始关注资源受限场景中的效率问题。经过几年的发展，目前比较成

计算机视觉研究院·2020-12-18 08:00

mobilenet详解_小白学PyTorch | 12 SENet详解及PyTorch实现

【机器学习炼丹术】的学习笔记分享小白学论文|EfficientNet强在哪里小白学论文|神经网络初始化Xavier小白学论文|端侧神经网络GhostNet(2019)小白学目标检测|RCNN,SPPNet

weixin_39698217·2020-11-29 12:59

【论文阅读笔记】关于GhostNet的结构

目录1.关于理论：2.Ghost模块2.1关于计算量2.2.复杂度分析【内存和计算量的收益】2.3关于GhostNet结构【配合代码使用】：2.3.1pytorch中:2.3.2darknet的cfg文件具体分析

花噜噜酱·2020-09-16 19:10

GhostNet 论文解读

GhostNet:MoreFeaturesfromCheapOperations.CVPR2020.论文地址：arXiv开源PyTorch代码：GitHub引言由于嵌入式设备上有限的内存和计算资源，很难在上面部署卷积神经网络

鼬爱你·2020-09-16 18:45

【代码使用】ghost-yolo--darknet转caffe记录

之前读了一下ghostnet的文章，然后搭建了一下ghost-yolo-2layer的结构，这里主要是记录一下ghost-yolo转caffe的流程~论文笔记：https://blog.csdn.net

花噜噜酱·2020-09-16 17:25

Split to Be Slim 特征富裕的另外一个处理事情

最近几年在一些顶会上面，出现了一些一些即插即用网络模块，前一个是ghostNet网络模块，最近又看到一些网络模块。

skyfengye·2020-08-26 13:47

GhostNet: More Features from Cheap Operations 论文学习

Abstract在嵌入式设备上设计卷积网络很困难，主要因为内存和计算资源有限。特征图冗余是这些CNN的一个重要特点，但是很少在网络结构设计上得到研究。本文提出了一个创新的Ghost模块，通过低成本的操作输出更多的特征图。基于一组内在的特征图，作者使用一系列低成本的线性变换就可以产生许多的ghost特征图，可以充分地揭示内在特征的信息。Ghost模块可以作为一个即插即用的组建来对现有卷积网络做升级。

calvinpaean·2020-08-25 16:09

[轻量化网络]--CVPR2020-GhostNet：More Features from Cheap Operations

效果超过NAS的MobileNetV3，想法的确很好，准备试一试GithubArixvAbstract：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是非常困难的。特征图的冗余性是神经网络成功的一个重要特征，但在神经结构设计中却鲜有研究。本文提出了一个全新的Ghost模块，旨在通过极其小的代价操作生成更多更丰富的特征图。在一组特征映射的基础上，应用一系列线性变换，以较低的代价生成多个能充分

chenzy_hust·2020-08-17 16:27

GhostNet: More Features from Cheap Operations论文初读

文章目录一、论文的工作（一）问题发现（二）解决问题二、Introduction三、RelatedWork（一）ModelCompression（二）CompactModelDesign四、Approach（一）GhostModuleforMoreFeatures（二）BuildingEfficientCNNs五、Experiments（一）EfficiencyofGhostModule1、ToyE

不知道叫啥+1·2020-08-17 14:23

GhostNet : 轻量级网络模型，性能超越MobileNetV3(CVRP2020, 华为诺亚)

点击上方“3D视觉工坊”，选择“星标”干货第一时间送达原文链接：https://arxiv.org/pdf/1911.11907.pdf代码：https://github.com/huawei-noah/ghostnet

3Ｄ视觉工坊·2020-08-17 11:06

即插即用、压缩加速模型的Ghost模块《GhostNet: More Features from Cheap Operations》读后总结

即插即用、压缩加速模型的Ghost模块《GhostNet:MoreFeaturesfromCheapOperations》读后总结前言为什么要做这个研究文章主要内容与贡献提出了一种新颖的Ghost模块，

geek12138_·2020-08-17 11:24

基于飞桨复现CVPR 2020 GhostNet的全程解析

GhostNet是CVPR2020的一篇文章。

百度大脑·2020-07-29 14:22

CVPR 2020：华为GhostNet，超越谷歌MobileNet，已开源

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。作者：韩凯、王云鹤等。该架构可以在同样精度下，速度和计算量均少于SOTA算法。

woshicver·2020-07-28 23:01

GhostNet: 使用简单的线性变换生成特征图，超越MobileNetV3的轻量级网络 | CVPR 2020

从实验来看，对比其它模型，GhostNet的压缩效果最好，且准确率保持也很不错，论文思想十分值得参考与学习来源：晓飞的算法工程笔记公众号论文:GhostNet:MoreFeaturesfrom

晓飞的算法工程笔记·2020-07-28 02:14

GhostNet|CVPR2020 简单的线性变换生成特征图的轻量级网络

文章转自：知乎原文链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/146513522知乎作者：python小宗师论文下载：GhostNet:MoreFeaturesfromCheapOperationsarxiv.org

Mr丶营先生·2020-07-16 06:09

CVPR2020 -- GhostNet: More Features from Cheap Operations

论文：GhostNet:MoreFeaturesfromCheapOperations一、序又到了CVPR放榜之日，各脉大仙们各显神通，偶然间寻得一妖魅之术，名为幽灵网络。

有时候。·2020-06-30 20:02

【CVPR2020】：论文汇总 Github源码（更新中）

图像和谐化)论文链接：https://arxiv.org/abs/1911.13239代码：https://github.com/bcmi/Image_Harmonization_Datasets20.GhostNet

yipala·2020-06-30 08:40

Ghostnet论文实践：Ghost-Resnet56 复现

Ghostnet论文实践：Ghost-Resnet56复现Ghostnet是2020年CVPR的一篇轻量级网络并超越了MobilenetV3。

MyMindTellingMeNo·2020-06-30 08:10

【深度学习-图像识别】基于GhostNet进行ImageNet上1000类别的图像识别

GhostNet:MoreFeaturesfromCheapOperations（一）论文地址：（二）核心思想：（三）特征冗余：（四）传统卷积的问题：（五）GhostModuleforMoreFeatures

Memory逆光·2020-06-29 14:10

GhostNet论文笔记及代码分析

综述为了解决移动端CNN部署，我们开发出一种新型的网络结构GhostNet我们通过一系列简单的线性变换来生成所谓的Ghost特征图这种ghost特征图能揭示隐藏的信息通过两种架构ghostmodule和

MarDino·2020-06-29 12:52

华为提出端侧神经网络架构GhostNet｜已开源

这就是华为诺亚方舟实验室提出的新型端侧神经网络架构GhostNet。

喜欢打酱油的老鸟·2020-06-29 03:06

GhostNet代码理解

:super(GhostNet,self).

土士·2020-06-29 00:20

GhostNet 解读及代码实验（附代码、超参、日志和预训练模型）

GhostNet长什么样？实验及结果三、代码实验实验1.训练模型

TensorSense·2020-06-27 02:19

通俗讲：端侧神经网络GhostNet（2019）

通俗讲：端侧神经网络GhostNet（2019）GhostNet是华为诺亚方舟实验室提出的一个新型

微信公众号［你好世界炼丹师］·2020-06-25 07:59

GhostNet: More Features from Cheap Operations

GhostNet:MoreFeaturesfromCheapOperationsGhostModule与现有方法的不同复杂度分析Ghostbottlenect(G-bneck)GhostNet实验GhostNet

X-funbean·2020-06-25 04:32

大白话解读2020CVPR-GhostNet论文以及相关代码: 超越MobileNetV3的轻量级网络

大白话解读2020CVPR-GhostNet论文以及相关代码:超越MobileNetV3的轻量级网络华为源码源码为了减少神经网络的计算消耗，论文提出Ghost模块来构建高效的网络结果。

无人不智能，机器不学习·2020-06-24 21:42

GhostNet 幽灵网络结构。keras 实现

由于疫情在家，基本没有什么事情干。在看看论文在CVPR2020中我看到了一篇比较有趣的论文，大家在跑CNN网络的时候，如果你去看一下不同通道的特征图，你会发现有一些特征图很类似，用肉眼看大家也不会觉得有什么区别。当时对于我们这些小菜鸟来说，这也没有什么问题，只要我们要的结果出来就好，准确度上去就可以了。我们也不会去在意这些事，这个时候我们就和大牛体现出差距了，大牛观察到这些问题，想到这些什么原因，

skyfengye·2020-06-24 17:29

【知识星球】关于模型压缩，有三AI知识星球近一个月从模型精简，硬件实现，到模型剪枝分享了哪些内容...

作者&编辑|言有三1精简模型设计精简模型的设计是模型压缩中的第一步，而且是能够保证模型精度不下降的最有效的一种策略，最近我们分享了对特征图的冗余计算进行约减的GhostNet框架。

言有三·2020-06-23 12:53

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