ShuffleNet

基于卷积的图像分类识别（七）：SENet

系列文章目录本专栏介绍基于深度学习进行图像识别的经典和前沿模型，将持续更新，包括不仅限于：AlexNet，ZFNet，VGG，GoogLeNet，ResNet，DenseNet，SENet，MobileNet，ShuffleNet
图灵猫-Arwin·2023-06-09 09:33

基于卷积的图像分类识别（五）：ResNet & ResNeXt

系列文章目录本专栏介绍基于深度学习进行图像识别的经典和前沿模型，将持续更新，包括不仅限于：AlexNet，ZFNet，VGG，GoogLeNet，ResNet，DenseNet，SENet，MobileNet，ShuffleNet
图灵猫-Arwin·2023-06-09 09:32

基于卷积的图像分类识别（二）：ZFNet

本专栏介绍基于深度学习进行图像识别的经典和前沿模型，将持续更新，包括不仅限于：AlexNet，ZFNet，VGG，GoogLeNet，ResNet，DenseNet，SENet，MobileNet，ShuffleNet
图灵猫-Arwin·2023-06-09 09:27

【轻量化网络系列（5）】ShuffleNetV2论文超详细解读（翻译 ＋学习笔记+代码实现）

在同等复杂度下，ShuffleNetV2比ShuffleNet和MobileNetv2更准确。这篇论文除了提出这个全新的轻量化网络结构以外，还创新性地提出四个重要的实用性原则，并通过实验证明其准确性。
路人贾'ω'·2023-06-07 06:19

第5周学习笔记：ShuffleNet & EfficientNet & 迁移学习

目录一理论学习1.ShuffleNetV1&V21.1ShuffleNetV11.2ShuffleNetV22.EfficientNetV33.Transformer二代码学习1.使用VGG模型进行猫狗大战2.AI艺术鉴赏挑战赛题一理论学习1.ShuffleNetV1&V21.1ShuffleNetV1ResNeXt，MobileNet等网络都使用了groupconv，但是采用密集的1x1poin
冷鲜肉·2023-04-15 01:29

第5周学习：ShuffleNet & EfficientNet & 迁移学习

ShuffleNet&EfficientNet&迁移学习ShuffleNetV1&V2EfficientNet网络Transformer里的multi-headself-attentionShuffleNet
是IMI呀·2023-04-15 01:29

【ShuffleNet & EfficientNet & 迁移学习】

第5周学习：ShuffleNet+EfficientNet+AI艺术鉴赏一、ShuffleNet二、EfficientNet三、VGG_demo猫狗大战四、AI艺术鉴赏一、ShuffleNet提出channelshuffle
随风漂流l·2023-04-15 01:59

使用Colossal-AI进行优化的测试笔记

Colossal-AI具有下面的优点：加快训练速度提高显存利用率使用colossalai无法提高显存利用率这是在测试的时候发现的，使用colossalai以BATCH_SIZE=16384训练models.shufflenet_v2
songyuc·2023-04-12 13:56

ShuffleNet V2 迁移学习对花数据集训练

目录1.shufflenetv2介绍2.四条轻量化网络的基本准则2.1输入输出通道个数相同的时候，内存访问量MAC最小2.2分组卷积的分组数过大会增加MAC2.3碎片化操作会并行加速并不友好2.4element-wise操作带来的内存和耗时不可以忽略2.5轻量化网络特点总结3.shufflenetv2网络4.train过程5.utils函数6.预测7.用命令行进行训练shufflenetv1、v2
Henry_zhangs·2023-04-09 23:23

yolov5增加fasternet结构

文章解读：超越ShuffleNet、MobileNet、MobileViT等模型的新backboneFasterNet_athrunsunny的博客-CSDN博客论文地址：https://arxiv.org
athrunsunny·2023-04-05 03:55

ShuffleNet V1 对花数据集训练

目录1.shufflenet介绍分组卷积通道重排2.ShuffleNetV1网络2.1shufflenet的结构2.2代码解释2.3shufflenet代码3.train训练4.Netperformanceonflowerdatasets1
Henry_zhangs·2023-04-02 07:57

Yolov5/Yolov7改进CVPR2023 FasterNet远超ShuffleNet、MobileNet、MobileViT，引入PConv结构map涨点的同时进一步降低参数量

1.FasterNet介绍为了设计快速神经网络，许多工作都集中在减少浮点运算（FLOPs）的数量上。然而，作者观察到FLOPs的这种减少不一定会带来延迟的类似程度的减少。这主要源于每秒低浮点运算（FLOPS）效率低下。为了实现更快的网络，作者重新回顾了FLOPs的运算符，并证明了如此低的FLOPS主要是由于运算符的频繁内存访问，尤其是深度卷积。因此，本文提出了一种新的partialconvolut
AI&CV·2023-03-30 18:51

超越ShuffleNet、MobileNet、MobileViT等模型的新backbone FasterNet

论文地址：https://arxiv.org/abs/2303.03667摘要：为了设计快速神经网络，许多工作都集中在减少浮点运算（FLOPs）的数量上。然而，作者观察到FLOPs的这种减少不一定会带来延迟的类似程度的减少。这主要源于每秒低浮点运算（FLOPS）效率低下。为了实现更快的网络，作者重新回顾了FLOPs的运算符，并证明了如此低的FLOPS主要是由于运算符的频繁内存访问，尤其是深度卷积。
athrunsunny·2023-03-30 18:46

小国模型和大国模型的差别、跨模态（Cross-modal）和多模态（Multi-modal）的差别

一般来说，小国模型指的是参数量较小的模型，例如MobileNet、ShuffleNet等，而大国模型则指参数量较大的模型，例如VGG、ResNet、Inception等。
源代码杀手·2023-03-29 01:25

architecture2

LayersOutputSizeShuffleNet-4ShuffleNet-10Conv1.x56X48[3x3,64]conv,stride=2[3x3,64]conv,stride=2Conv2.
isthatyoung·2023-03-25 12:25

ShuffleNet V1-V2

前言在ResNeXt的文章中，分组卷积作为传统卷积和深度可分离卷积的一种折中方案被采用。这时大量的对于整个FeatureMap的Pointwise卷积成为了ResNeXt的性能瓶颈。一种更高效的策略是在组内进行Pointwise卷积，但是这种组内Pointwise卷积的形式不利于通道之间的信息流通，为了解决这个问题，ShuffleNetv1中提出了通道洗牌（channelshuffle）操作。在S
zelda2333·2023-03-18 18:59

改进YOLO系列 | CVPR2023最新Backbone | FasterNet 远超 ShuffleNet、MobileNet、MobileViT 等模型

论文地址：https://export.arxiv.org/pdf/2303.03667v1.pdf为了设计快速神经网络，许多工作都集中在减少浮点运算（FLOPs）的数量上。然而，作者观察到FLOPs的这种减少不一定会带来延迟的类似程度的减少。这主要源于每秒低浮点运算（FLOPS）效率低下。并且，如此低的FLOPS主要是由于运算符的频繁内存访问，尤其是深度卷积。因此，本文提出了一种新的partia
迪菲赫尔曼·2023-03-16 07:21

【PyTorch】教程：学习基础知识-(8) 保存和加载模型

model=models.shufflenet_v2_x0_5(pretrained=True)torch.save(model,"../..
黄金旺铺·2023-02-07 11:49

chainer-图像分类-ShuffleNet_V1代码重构【附源码】

文章目录前言代码实现调用方式前言本文基于chainer实现ShuffleNet_V1网络结构，并基于torch的结构方式构建chainer版的，并计算ShuffleNet_V1的参数量。
爱学习的广东仔·2023-02-01 16:51

shuffleNet v2笔记

作者从内存访问代价（MemoryAccessCost，MAC）和GPU并行性的方向分析了网络应该怎么设计才能进一步减少运行时间，直接的提高模型的效率设计原则Equalchannelwidthminimizesmemoryaccesscost(MAC)ExcessivegroupconvolutionincreasesMACNetworkfragmentationreducesdegreeofpar
寒夏凉秋·2023-02-01 02:47

pytorch中MobileNetV2分类模型的源码注解

EfficientConvolutionalNeuralNetworksforMobileVisionApplications》_程大海的博客-CSDN博客《MobileNetV2:InvertedResidualsandLinearBottlenecks》_程大海的博客-CSDN博客《ShuffleNet
胖胖大海·2023-01-31 22:47

简单复现 残差网络、Googlenet、mobilenet、SqueezeNet、ShuffleNet

1.残差网络1）网络结构当对x求偏导的时候，F（x）对x求偏导的值很小的时候，对整体求x的偏导会接近于1这样解决了梯度消失问题，我们可以对离输入很近的层进行很好的更新。要注意的是F（x）与x的张量维度是相同的。2）代码importtorchfromtorchvisionimporttransforms#对图像做原始处理的工具fromtorchvisionimportdatasetsfromtorc
无情的阅读机器·2023-01-28 15:28

深度学习: 轻量级网络

为了实现通道间的信息交互，MobileNet用了point-wisegroup，ShuffleNet用了channelshuffle。后者省去了卷积步骤，速度更快。
JNingWei·2023-01-23 08:10

轻量级网络 | ShuffleNet解析

论文：ShuffleNet:AnExtremelyEfficientConvolutionalNeuralNetworkforMobileDevices论文链接：https://arxiv.org/abs
努力努力再努力tq·2023-01-20 13:13

轻量级网络之ShuffleNet v1

轻量级网络之ShuffleNetv1前言ShuffleNetUnits计算量网络结构实验对比Shuffle的具体实现小结前言《ShuffleNet:AnExtremelyEfficientConvolutionalNeuralNetworkforMobileDevices
球场书生·2023-01-20 13:10

轻量级神经网络ShuffleNet v2

Xception[2]，MobileNet[8]，MobileNetV2[24]，ShuffleNet[35]，和CondenseNet[10].这里组卷积和深度卷积是十分重要的。
南妮儿·2023-01-20 13:40

轻量级网络：ShuffleNet V2

ShuffleNetV2受启发于ShuffleNetV1，但并不局限于此，作者为轻量级网络的设计提出了一个新的直接指标和衡量标准，并通过一系列实验，对未来轻量级网络模型的设计提供了四点重要的思路和指导方针，最后在ShuffleNetV1的基础上进行了改进，结合四点指导方针，完成了ShuffleNetV2的构建。Motivation作者首先分析了现有的很多轻量级网络，例如MobileNetV2，Sh
坚硬果壳_·2023-01-20 13:39

【轻量级网络】ShuffleNetV1 和 ShuffleNetV2

目录一、ShuffleNet(2017年)1.ShuffleNet的亮点2.ShuffleNet网络结构2.1GroupResNetBlock2.2分组数g的作用3.ShuffleNet网络性能1）不同参数下的精度对比
超级无敌陈大佬的跟班·2023-01-20 13:35

轻量级网络模型之ShuffleNet

=================================专题-端侧机器学习第一节端侧机器学习框架TensorlfowLite第二节轻量级网络模型之MobileNet系列第三节轻量级网络模型之ShuffleNet
MasterQKK 被注册·2023-01-20 13:34

轻量级网络模型之EfficientNet

=================================专题-端侧机器学习第一节端侧机器学习框架TensorlfowLite第二节轻量级网络模型之MobileNet系列第三节轻量级网络模型之ShuffleNet
MasterQKK 被注册·2023-01-20 13:34

轻量级网络模型ShuffleNet

在学习ShuffleNet内容前需要简单了解卷积神经网络和MobileNet的相关内容，大家可以去看我之前的一篇博客MobileNet发展脉络（V1-V2-V3），，接下来步入正题~卷积神经网络被广泛应用在图像分类
春末的南方城市·2023-01-20 13:02

AlexNet、VGG、GoogLeNet、ReaNet、MobileNet、ShuffleNet和EfficientNet网络的亮点和创新之处

目录AlexNet网络VGG网络GoogLeNet网络ReaNet网络MobileNet网络MobileNetv1网络MobileNetv2网络MobileNetv3网络ShuffleNet网络ShuffleNetv1
白羊by·2023-01-19 05:00

计算机视觉知识树,计算机视觉发展

经历了4个主要阶段，研究内容大体分为物体视觉和空间视觉1.2计算机视觉vs人工智能人工智能范畴计算机视觉知识树1.3整体概览2.计算机视觉进展2.1图像分类2.1.1发展历程网络越深，精度越高轻量化网络，ShuffleNet-V2
吃货喵·2023-01-12 14:41

ShuffleNet V1——总结

版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载论文：ShuffleNet:AnExtremelyEfficientConvolutionalNeuralNetworkforMobileDevices
TravelingLight77·2023-01-11 12:41

shuffleNet v1 v2笔记——总结（重点）

前言在ResNeXt[3]的文章中，分组卷积作为传统卷积核深度可分离卷积的一种折中方案被采用。这时大量的对于整个FeatureMap的Pointwise卷积成为了ResNeXt的性能瓶颈。一种更高效的策略是在组内进行Pointwise卷积，但是这种组内Pointwise卷积的形式不利于通道之间的信息流通，为了解决这个问题，ShuffleNetv1中提出了通道洗牌（channelshuffle）操作
TravelingLight77·2023-01-11 12:11

Pytorch上分之路—ShuffleNetv3(鸟群分类算法)

目录**Pytorch上分之路—ShuffleNetv3(鸟群分类算法)**项目结构一、config二、datalist三.ShuffleNet四train五utils六inference项目结构项目中所有的文件组成
lth在海上漂·2023-01-10 19:49

【轻量级网络】--ShuffleNet V2论文解读

ShuffleNetV2:PracticalGuidelinesforEfficientCNNArchitectureDesign参考文章：https://blog.csdn.net/u014380165/article/details/81322175Abstract目前，神经网络架构设计主要由计算复杂度的间接度量（即FLOPs）引导。然而，直接度量（例如，速度）还取决于诸如存储器访问成本和平台
ashergaga·2023-01-09 08:09

读懂ShuffleNet V2

ShuffleNetV2介绍https://arxiv.org/abs/1807.11164深度卷积神经网络的架构创新显著的提升了在ImageNet数据集上的分类准确率，如VGG、GoogleNet、ResNet、DenseNet、ResNeXt、SE-Net以及自动网络架构搜索获得的方案。然而除了准确率，计算复杂度是另一个重要的考虑因素。真实场景应用更加关注在给定运算平台的前提下，如何利用限的资
落难Coder·2023-01-06 12:52

轻量级语义分割模型论文阅读笔记（一）

ShuffleNet(V1)文章链接代码链接发表时间：2017上古的经典文献。主要贡献是提出pointwisegroupconvolution和channelshuffle两种操作。
Bobholamovix·2023-01-04 18:40

深度学习图像分类（十三）：ShuffleNet系列（V1,V2）

深度学习图像分类（十三）：ShuffleNet系列（V1,V2）文章目录深度学习图像分类（十三）：ShuffleNet系列（V1,V2）前言一、GroupConvolution二、ShuffleNetV11
Arwin（Haowen Yu）·2023-01-03 14:31

分组卷积与DW卷积、Residuals与Inverted Residuals、bottleneck与linearbottleneck

分组卷积（GroupConvolution）分组卷积在ResNext、ShuffleNet中都用到了首先必须明确：常规卷积（Convolution）的参数量是：K*K*C_in*nK是卷积核大小，C_in
jq_98·2022-12-29 11:20

卷积拆分与分组卷积的典型代表网络的总结

卷积拆分网络2.1使用小的卷积核替代大的卷积核（VGG）2.2因式分解卷积3,通道分组卷积网络3.1,简单的通道数分组3.1.1AlexNet3.1.2Xception3.1.3MobileNet3.1.4ShuffleNet3.1.5CondenseNet3.2
YOULANSHENGMENG·2022-12-29 11:19

经典卷积神经网络(二) Pytorch torchvision.models

相比Tensorflow主要多了Facebook团队发布的SqueezeNet、ShuffleNet、WideResNet、MNASNet模型。torchvision.m
老光头_ME2CS·2022-12-28 15:06

轻量型神经网络 shufflenet V1和shufflenet V2

1.shufflenetV1ShuffleNet是旷视科技(Face++)提出的一种计算高效的CNN模型，其和MobileNet和SqueezeNet等一样主要是想应用在移动端所以，ShuffleNet
gyibo_·2022-12-28 02:48

轻量化网络—— ShuffleNet_v1【论文笔记】

文章目录1前言2两大创新点2.1pointwisegroupconvolution2.2channelshuffle3ShuffleNetUnit4ShuffleNet网络结构   开始之前首先学习一个单词热热身
一颗苹果OAOA·2022-12-28 02:46

轻量级网络ShuffleNet v1

所以，ShuffleNet的设计目标也是如何利用有限的计算资源来达到最好的模型精度，这需要很好地在速度和精度之间做平衡。
杯酒和雪·2022-12-28 02:42

轻量化网络ShuffleNet MobileNet v1/v2 解析

随着2012年AlexNet大放异彩，相比以前浅学习方法在ImageNet中top5error前所未有的下降约10%，CNN已经越来越被人们关注。后续VGG，GoogleNet，ResNet进一步提高CNN的性能。但是到ResNet，网络已经达到152层，模型大小动辄几百300MB+。这种巨大的存储和计算开销，已经严重限制了CNN在某些低功耗领域的应用。图1CNN在ImageNet上的表现说到这里
cheshigeng5799·2022-12-28 02:11

轻量级深度学习网络: 详解轻量级网络ShuffleNet-v2

ShuffleNetV2：从理论复杂度到实用设计准则论文名称：ShuffleNetV2:PracticalGuidelinesforEfficientCNNArchitectureDesign论文链接：https://arxiv.org/abs/1807.11164一、导语神经网络架构的设计目前主要由计算复杂度的间接指标（即FLOPs）来指导。但是，直接指标（如速度）还依赖于其他因素，如内存访问成
CVAIDL·2022-12-28 02:37

轻量化网络ShuffleNet 旷视

CVPR2018人脸识别脸部特效张翔宇什么是分组卷积我们可以回忆一下普通卷积featuremap有几个我们的对应的卷积核就需要几个channel然后我们学习这个分组卷积如图所示，前两个channel有一个2个channel的卷积核负责，两个与两个对应来自这篇论文在解释一遍一个卷积核处理featuremap的所有通道而分组卷积则是红对红绿对绿黄对黄分别处理featuremap的四个通道最后我们看到这
：）�东东要拼命·2022-12-28 02:06

int8量化--调研

量化简介https://arxiv.org/abs/1806.08342深度学习中网络的加速主要有如下的几种方式：设计高效且小的网络，如MobileNet系列、shuffleNet系列、VoVNet等；
assassin_sword·2022-12-27 17:23
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