ShuffleNetV2

RT-DETR 更换主干网络之 ShuffleNetv2 | 《ShuffleNet v2：高效卷积神经网络架构设计的实用指南》

据此，提出了一种新的体系结构，称为ShuffleNetV2。综合消融实验证明，我们的模型在速度和精度方面是最先进的。论文地址：http
迪菲赫尔曼·2024-01-13 12:28

轻量检测模型NonoDet-Plus解析

-知乎officialimplementation：https://github.com/RangiLyu/nanodetBackbonebackbone部分没有变化，还是和nanodet一样，采用ShuffleNetv2
00000cj·2024-01-11 15:10

ShuffleNet V2：高效CNN架构设计实用指南

因此，本文提出了一种新架构，称为ShuffleNetV2。全面的消融实验验证了我们的模型在速度和准确性的权衡方面是最先进的
羽星_s·2024-01-04 20:30

基于轻量级神经网络GhostNet开发构建光伏太阳能电池缺陷图像识别分析系统

《移动端轻量级模型开发谁更胜一筹，efficientnet、mobilenetv2、mobilenetv3、ghostnet、mnasnet、shufflenetv2驾驶危险行为识别模型对比开发测试》《
Together_CZ·2023-12-31 20:42

基于轻量级GhostNet模型开发构建工业生产制造场景下滚珠丝杠传动表面缺陷图像识别系统

轻量级识别模型在我们前面的博文中已经有过很多实践了，感兴趣的话可以自行移步阅读：《移动端轻量级模型开发谁更胜一筹，efficientnet、mobilenetv2、mobilenetv3、ghostnet、mnasnet、shufflenetv2
Together_CZ·2023-12-31 20:42

基于轻量级GhostNet模型开发构建生活场景下生活垃圾图像识别系统

轻量级识别模型在我们前面的博文中已经有过很多实践了，感兴趣的话可以自行移步阅读：《移动端轻量级模型开发谁更胜一筹，efficientnet、mobilenetv2、mobilenetv3、ghostnet、mnasnet、shufflenetv2
Together_CZ·2023-12-31 20:40

ShuffleNet V2: Practical Guidelines for Efficient CNN Architecture Design（ECCV2018）

AbstractIntroduction高效网络设计的实用指南G1）相同的通道宽度最小化内存访问成本(MAC)G2)过多的群卷积增加MACG3)网络碎片降低了并行度G4)元素操作是不可忽略的结论与讨论ShuffleNetV2
怎么全是重名·2023-12-19 18:19

ResNeXt(pytorch)

还是用的分组组数还不是g=Cin，之前的ResNet中还是用的普通3*3卷积，但ResNet中引入了1*1卷积来改变通道数，减少3*3卷积的参数，后续的研究对1*1，3*3卷积进行分组来减少参数，直到ShuffleNetV2
caigou.·2023-12-17 07:51

基于轻量级模型GHoshNet开发构建眼球眼疾识别分析系统，构建全方位多层次参数对比分析实验

《移动端轻量级模型开发谁更胜一筹，efficientnet、mobilenetv2、mobilenetv3、ghostnet、mnasnet、shufflenetv2驾驶危险行为识别模型对比开发测试》《
Together_CZ·2023-12-06 08:12

移动端轻量级模型开发谁更胜一筹，efficientnet、mobilenetv2、mobilenetv3、ghostnet、mnasnet、shufflenetv2驾驶危险行为识别模型对比开发测试

在实际的业务场景中，经常会需要考虑到硬件部署算力的因素，往往因为一些客观成本控制的问题，在实际项目开发中选择使用模型的时候往往会倾向于选择更为轻量级的模型来完成计算，但是也并非一味地轻量化，轻量化的同时还需要保证达到所需要的精度要求，本文选取了经常使用到的六款主流的识别模型，包括：efficientnet、mobilenetv2、mobilenetv3、ghostnet、mnasnet、shuff
Together_CZ·2023-12-06 08:42

python基于轻量级卷积神经网络模型ShuffleNetv2开发构建辣椒病虫害图像识别系统

轻量级识别模型在我们前面的博文中已经有过很多实践了，感兴趣的话可以自行移步阅读：《移动端轻量级模型开发谁更胜一筹，efficientnet、mobilenetv2、mobilenetv3、ghostnet、mnasnet、shufflenetv2
Together_CZ·2023-12-06 08:40

YOLOv5改进 | 添加ECA注意力机制 + 更换主干网络之ShuffleNetV2

本文给大家介绍一种轻量化部署改进方式，即在主干网络中添加ECA注意力机制和更换主干网络之ShuffleNetV2，希望大家学习之后，能够彻底理解其改进流程及方法~！
小哥谈·2023-12-04 07:10

Pytorch CIFAR10图像分类 ShuffleNetv2篇

PytorchCIFAR10图像分类ShuffleNetv2篇文章目录PytorchCIFAR10图像分类ShuffleNetv2篇4.定义网络（ShuffleNetv2）高效网络设计实用指南指南一：同等通道大小最小化内存访问量指南二
风信子的猫Redamancy·2023-12-03 17:03

Cross Stage Partial Network(CSPNet)

CSPNet)一.论文简介降低计算量，同时保持或提升精度主要做的贡献如下(可能之前有人已提出)：提出一种思想，特征融合方式(降低计算量的同时保证精度)二.模块详解2.1论文思路简介论文其实非常简单，和shufflenetV2
影醉阏轩窗·2023-11-04 20:35

shufflenetv2_3d适配工作

shufflenetv2这里这一步工作实际上相对比以前简单些，因为pytorch1.1之后开辟了hub，这样有很多模型都可以从这里找到，虽然是只有2d的模型，因为有过之前的经验所以说做inflate3d
黑恶歌王·2023-10-27 11:01

YOLOv5改进实战 | 更换主干网络Backbone（三）之轻量化模型Shufflenetv2

前言轻量化网络设计是一种针对移动设备等资源受限环境的深度学习模型设计方法。下面是一些常见的轻量化网络设计方法：网络剪枝：移除神经网络中冗余的连接和参数，以达到模型压缩和加速的目的。分组卷积：将卷积操作分解为若干个较小的卷积操作，并将它们分别作用于输入的不同通道，从而减少计算量。深度可分离卷积：将标准卷积分解成深度卷积和逐点卷积两个步骤，使得在大部分情况下可以大幅减少计算量。跨层连接：通过跨越多个层
w94ghz·2023-10-22 13:10

YOLOv8改进实战 | 更换主干网络Backbone（三）之轻量化模型ShuffleNetV2

前言轻量化网络设计是一种针对移动设备等资源受限环境的深度学习模型设计方法。下面是一些常见的轻量化网络设计方法：网络剪枝：移除神经网络中冗余的连接和参数，以达到模型压缩和加速的目的。分组卷积：将卷积操作分解为若干个较小的卷积操作，并将它们分别作用于输入的不同通道，从而减少计算量。深度可分离卷积：将标准卷积分解成深度卷积和逐点卷积两个步骤，使得在大部分情况下可以大幅减少计算量。跨层连接：通过跨越多个层
w94ghz·2023-10-21 06:23

基于轻量级ShuffleNetv2+YOLOv5的DIC-C2DH-HeLa细胞检测识别分析系统

ShuffleNetv2可以说是目前轻量级网络模型中的翘楚，将ShuffleNetv2于yolov5整合开发可以使得模型更加轻量化，在提升模型速度的同时保证有效的精度。
Together_CZ·2023-09-22 21:16

论文阅读：轻量级网络之shuffleNetV2—— ShuffleNet V2: Practical Guidelines for Efficient CNN Architecture Design

文章是去年的，但是感觉思路很清晰，被说服了，觉得超牛逼。之前没有好好看，真的是打脸max。还是要好好看论文啊，不要就听名字。这篇文章主要是对v1的改进。思考向，flops是衡量一个model速度的唯一考量么？当然不是啦，还有计算平台以及内存访问代价（memoryaccesscost,MAC）等等等。所以呢，就有了v2,并且提出了一些设计模型的通用准则。现有的度量计算复杂度的指标是flops，也就是
涂山容容·2023-09-19 04:24

pytorch复现ShuffleNetV2

importtorchimporttorch.nnasnnfromtorchimportTensorfromtypingimportList,Callable#通道重排defchannel_shuffle(x:Tensor,groups:int)->Tensor:batch_size,num_channels,height,width=x.size()channel_pre_group=num_c
一个小猴子｀·2023-09-18 20:46

YOLOv5算法改进（9）— 替换主干网络之ShuffleNetV2

ShuffleNetV2是一种轻量级的神经网络架构，适用于移动设备和嵌入式设备等资源受限的场景，旨在在计算资源有限的设备上提供高效的计算和推理能力，它通过引入通道重排操作和逐点组卷积来减少计算量和参数量
小哥谈·2023-09-01 06:02

第十一章 EfficientNetv1网络详解

ResNet网络详解第五章ResNeXt网络详解第六章MobileNetv1网络详解第七章MobileNetv2网络详解第八章MobileNetv3网络详解第九章ShuffleNetv1网络详解第十章ShuffleNetv2
Joney Feng·2023-06-24 10:41

第十章 ShuffleNetv2网络详解

ResNet网络详解第五章ResNeXt网络详解第六章MobileNetv1网络详解第七章MobileNetv2网络详解第八章MobileNetv3网络详解第九章ShuffleNetv1网络详解第十章ShuffleNetv2
Joney Feng·2023-06-22 13:14

第八章 MobileNetv3网络详解

ResNet网络详解第五章ResNeXt网络详解第六章MobileNetv1网络详解第七章MobileNetv2网络详解第八章MobileNetv3网络详解第九章ShuffleNetv1网络详解第十章ShuffleNetv2
Joney Feng·2023-06-22 13:43

第七章 MobileNetv2网络详解

ResNet网络详解第五章ResNeXt网络详解第六章MobileNetv1网络详解第七章MobileNetv2网络详解第八章MobileNetv3网络详解第九章ShuffleNetv1网络详解第十章ShuffleNetv2
Joney Feng·2023-06-22 13:43

第九章 ShuffleNetv1网络详解

ResNet网络详解第五章ResNeXt网络详解第六章MobileNetv1网络详解第七章MobileNetv2网络详解第八章MobileNetv3网络详解第九章ShuffleNetv1网络详解第十章ShuffleNetv2
Joney Feng·2023-06-22 13:42

YOLOv8改进ShuffleNet V2主干系列：高效结合ShuffleNet V2主干网络，高效CNN架构设计的实用指南，打造强力检测器

本篇内容：YOLOv8改进ShuffleNetV2主干系列：高效结合ShuffleNetV2主干网络，高效CNN架构设计的实用指南，打造强力检测器：ShuffleNetV2重点：YOLOv8使用这个创新点在数据集改进做实验
芒果汁没有芒果·2023-06-22 05:40

YOLOv7、YOLOv7-tiny改进ShuffleNet V2主干系列：高效结合ShuffleNet V2主干网络，高效CNN架构设计的实用指南，打造强力检测器

本篇内容：YOLOv7、YOLOv7-tiny改进ShuffleNetV2主干系列：高效结合ShuffleNetV2主干网络，高效CNN架构设计的实用指南，打造强力检测器：ShuffleNetV2重点：
芒果汁没有芒果·2023-06-19 09:39

YOLOv5独家原创改进，ShuffleNetV2网络结构，改进ShuffleNetV2准确率低问题

目录一、介绍1、轻量化目标检测的瓶颈2、YOLOv5和ShuffleNetV2的概述二、ShuffleNetV2的架构1、ShuffleNetV2的基本单元——ShuffleNetUnit2、ShuffleNetV2
哪 吒·2023-06-08 07:32

【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）

前言今天我们要讲的是ShuffleNetV2，它是由旷视科技团队在2018年提出的，原论文发表在ECCV上。
路人贾'ω'·2023-06-07 06:19

YOLOv5改进系列（6）——替换主干网络之 ShuffleNetV2

【YOLOv5改进系列】前期回顾：YOLOv5改进系列（0）——重要性能指标与训练结果评价及分析YOLOv5改进系列（1）——添加SE注意力机制
路人贾'ω'·2023-06-07 06:49

YOLOv8 更换主干网络之 ShuffleNetv2

《ShuffleNetV2:PracticalGuidelinesforEfficientCNNArchitectureDesign》目前，神经网络架构设计多以计算复杂度的间接度量——FLOPs为指导。
迪菲赫尔曼·2023-04-21 12:33

MXNet实现卷积神经网络训练量化

在验证完了之后，开始着手部署到移动端，这时候就要精简模型的结构了，一般是对训好的大模型进行剪枝，或者参考现有的比如MobileNetV2和ShuffleNetV2等
梁德澎·2023-04-16 22:59

追求极致：Repvgg重参数化对YOLO工业落地的实验和思考

前言：之前做了一次shufflenetv2与yolov5的组合，目的是为了适配arm系列芯片，让yolov5在端侧设备上也能达到实时。但在
自动驾驶之心·2023-02-23 07:49

轻量级卷积神经网络的设计技巧

目前已有的轻量网络有：MobileNetV2和ShuffleNetv2为代表。在实际业务中，Retinanet仅
喜欢打酱油的老鸟·2023-02-02 22:03

检测、分割用什么轻量级网络呢？

本文将从轻量级网络(MobileNetV2、ShuffleNetV2)、轻量级检测(Light-HeadR-CNN、ThunderNet)、轻量级分割(BiSeNet、DFANet)3个
小白学视觉·2023-01-30 13:28

轻量级神经网络ShuffleNet v2

Shufflenetv2:Practicalguidelinesforefficientcnnarchitecturedesign引言为了追求速度和精度的平衡，出现了很多经典网络结构。
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
坚硬果壳_·2023-01-20 13:39

【轻量级网络】ShuffleNetV1 和 ShuffleNetV2

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2）有无channleshuffle的性能对比3）ShuffleNet与MobileNet的精度对比二、ShuffleNetv2
超级无敌陈大佬的跟班·2023-01-20 13:35

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

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网络ShuffleNetv2
白羊by·2023-01-19 05:00

分组卷积计算量_轻量卷积神经网络的设计

目前已有的轻量网络有：MobileNetV2和ShuffleNetv2为代表。在实际业务中，Retinanet仅需要检测证件，不涉及过多的类别物体的定位和
weixin_39957951·2023-01-17 09:48

(YOLOv5-lite)-ONNX模型转换及Openvino推理

YOLOv5-lite主要就是用改进的ShuffleNetv2作为YOLOv5新的Backbone。
开鑫9575·2023-01-13 12:00

【轻量级网络】--ShuffleNet V2论文解读

ShuffleNetV2:PracticalGuidelinesforEfficientCNNArchitectureDesign参考文章：https://blog.csdn.net/u014380165
ashergaga·2023-01-09 08:09

[TOC]轻量级神经网络：ShuffleNetV2解读

@[TOC]轻量级神经网络：ShuffleNetV2解读原文阅读链接：https://www.jiqizhixin.com/articles/2019-06-03-14其实，我个人是比较偏向于工程师风格
xiaojiuwo168·2023-01-09 08:03

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
落难Coder·2023-01-06 12:52

旷世轻量化网络ShuffulNetV2学习笔记

旷世轻量化网络ShuffulNetV2学习笔记ShuffleNetV2:PracticalGuidelinesforEfficientCNNArchitectureDesignAbstract目前，神经网络体系结构的设计主要由计算复杂性的间接度量来指导
麻花地·2022-12-31 15:48

保姆级使用PyTorch训练与评估自己的ShuffleNetV2网络教程

文章目录前言0.环境搭建&快速开始1.数据集制作1.1标签文件制作1.2数据集划分1.3数据集信息文件制作2.修改参数文件3.训练4.评估5.其他教程前言项目地址：https://github.com/Fafa-DL/Awesome-Backbones操作教程：https://www.bilibili.com/video/BV1SY411P7NdShuffleNetV2原论文：点我跳转如果你以为该
啥都生·2022-12-31 10:00

torchvision.models之实现一个通用接口调用各种classifier

torchvision很熟悉了，其中的torchvision.models支持的大部分的分类器，主要是alexnet、resnet、vgg、inception、densenet、googlenet、mobilenet、shufflenetv2
仙女修炼史·2022-12-29 12:24

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：
CVAIDL·2022-12-28 02:37

shufflenet v1/v2的网络结构和实现代码总结(torch)

shufflenet网络模型由旷视科技提出，当前已经有两代，分别为v1和v2，从时间上来说shufflenetv1在mobilenetv1之后，shufflenetv2在mobilenetv2之后。
BIT_Legend·2022-12-27 14:42
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