shuffleNet

Shufflenet V2中的结论

1卷积层的输入输出特征通道数对MAC指标的影响。结论：卷积层的输入和输出特征通道数相等时MAC最小，此时模型速度最快。2卷积的group操作对MAC的影响。结论：过多的group操作会增大MAC，从而使模型速度变慢3模型设计的分支数量对模型速度的影响结论：模型中的分支数量越少，模型速度越快。4element-wise操作对模型速度的影响结论：element-wise操作所带来的时间消耗远比在FLO
wzNote·2024-01-19 15:55

轻量化CNN网络 - ShuffleNet

文章目录1.ShuffleNetV12.ShuffleNetV21.ShuffleNetV1论文：ShuffleNet:AnExtremelyEfficientConvolutionalNeuralNetworkforMobileDevices
mango1698·2024-01-19 07:17

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》

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。然而，直接的度量，如速度，也取决于其他因素，如内存访问成本和平台特性。因此，这项工作建议评估目标平台上的直接度量，而不仅仅是考虑失败。在一系列控制实验的基础上，本文得出了一些有效设计网络的实用指南。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

神经网络压缩（Neural Network Compression）

主要参考：知乎：神经网络压缩综述1.更精细的模型MobileNets借鉴factorizedconvolution的思想，将普通卷积操作分成两部分ShuffleNet基于MobileNet的group思想
香槟酒气满天飞·2024-01-13 06:09

深度学习代码源码项目90个分享

银色子弹zg的个人空间-银色子弹zg个人主页-哔哩哔哩视频卷积网路CNN分类的模型一般使用包括alexnet、DenseNet、DLA、GoogleNet、Mobilenet、ResNet、ResNeXt、ShuffleNet
z5645654·2024-01-12 21:05

【我的方向】轻量化小目标检测

文章目录轻量化1人工设计的轻量化方法1.1组卷积1.2深度可分离卷积1.3基于深度可分离卷积的MobileNet1.4ShuffleNet1.5ShuffleNetV2基于Octave卷积的改进基线网络基于
我菜就爱学·2024-01-08 10:58

ShuffleNet V2：高效CNN架构设计实用指南

摘要目前，神经网络架构设计主要以计算复杂度的间接指标（即FLOPs）为指导。然而，直接指标（如速度）还取决于其他因素，如内存访问成本和平台特性。因此，这项工作建议在目标平台上评估直接指标，而不仅仅考虑FLOPs。在一系列受控实验的基础上，本研究为高效网络设计提供了若干实用指南。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

【图像分类】【深度学习】【轻量级网络】【Pytorch版本】ShuffleNet_V2模型算法详解

【图像分类】【深度学习】【轻量级网络】【Pytorch版本】ShuffleNet_V2模型算法详解文章目录【图像分类】【深度学习】【轻量级网络】【Pytorch版本】ShuffleNet_V2模型算法详解前言
牙牙要健康·2023-12-30 08:11

【图像分类】【深度学习】【轻量级网络】【Pytorch版本】ShuffleNet_V1模型算法详解

【图像分类】【深度学习】【轻量级网络】【Pytorch版本】ShuffleNet_V1模型算法详解文章目录【图像分类】【深度学习】【轻量级网络】【Pytorch版本】ShuffleNet_V1模型算法详解前言
牙牙要健康·2023-12-23 16:17

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

文章目录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ShuffleNetV2:一个高效的架构回顾了下ShuffleNetV1ChannelSplitandShuffleNetV2网络精度分析ExperimentConclusion原文地址Abs
怎么全是重名·2023-12-19 18:19

ShuffleNet V1+V2(pytorch)

V1V1根本思想：1.GConv替换resnet的普通1*1Conv2.GConv后加channelshuffle模块对GConv的不同组进行重新组合。channel_shufflea是resnet模块，b，c是ShuffleNetV1的block，在V1版中，两模块branch2的第一个1*1卷积依然是类似MobileNet中的组卷积，减少参数量，之后有一个channelshuaffle操作，之
caigou.·2023-12-17 05:22

最新！最全！目标检测，实例分割系列，即插即用的模块代码汇总

1，YOLOV5目标检测换多种主干的方法（含shufflenet，ghostnet，mobilenet，resnet等2，InceptionNeXt当Inception遇见ConvNeXt3，向YOLO
赢勾喜欢海·2023-12-03 10:44

常用分类网络结构学习笔记

ResNet网络搭建PyTorchIncepetionGoogleNetResNextDenseNETSE-Net注意力层轻量级MobileNet(2017)MobileNetV2(CVPR2018)ShuffleNet
龙海L·2023-12-01 15:31

旷视14篇CVPR 2019论文，都有哪些亮点？

译者|Linstancy责编|Jane出品|AI科技大本营（公众号id：rgznai100）回顾CVPR2018，旷视科技有8篇论文被收录，如高效的移动端卷积神经网络ShuffleNet、语义分割的判别特征网络
城市中迷途小书童·2023-11-27 02:20

YOLO目标检测系列，即插即用的模块汇总（内含代码）

1，YOLOV5目标检测换多种主干的方法（含shufflenet，ghostnet，mobilenet，resnet等2，InceptionNeXt当Inception遇见ConvNeXt3，向YOLO
赢勾喜欢海·2023-11-25 22:10

YOLOV5目标检测换多种主干的方法（含shufflenet，ghost net，mobilenet，resnet等）

一，YOLOv5主干换为ghostnet其实换主干是一个较为简单的操作方法，但是很多新手可能不太会，或者其中可能会出现一些问题，那我对这些问题归纳出三步走换主干的方法，以便和大家分享交流。我们这里以yolov5s为例。1，找到想要替换的新的主干网络的基本结构组成，并将其复制到models/common.py文件中。与yolov5拥有C3，Conv这些基本组成结构相似，ghostnet也有类似的基本
赢勾喜欢海·2023-11-25 22:09

图像分类(七) 全面解读复现ShuffleNetV1-V2

ShuffleNetV1前言前面我们学了MobileNetV1-3，从这篇开始我们学习ShuffleNet系列。
小酒馆燃着灯·2023-11-20 03:23

【2021集创赛】Risc-v杯三等奖：基于E203 & ShuffleNet的图像识别SoC

本作品参与极术社区组织的有奖征集|秀出你的集创赛作品风采,免费电子产品等你拿~活动。团队介绍参赛单位：中国科学技术大学队伍名称：Supernova总决赛奖项：三等奖1.项目简介本设计以E203处理器为核心，添加协处理器、神经网络加速器、用于显示的外设（12864型LCD屏和通过HDMI连接的显示器）、输入按键、DDR、以太网等外设构成SoC。需要识别的图片信息通过以太网从PC发往FPGA，并在DD
极术社区·2023-11-14 15:40

ShuffleNet系列 网络结构

：通道打散SuffleNetUnitModelArchitecture实验结果ShuffleNetV2Guideline1Guideline2Guideline3Guideline4模型结构代码论文：ShuffleNet
小蒋的技术栈记录·2023-11-09 10:39

基于深度学习的实战项目1000个

demo仓库和视频演示：视频传送门卷积网路CNN分类的模型一般使用包括alexnet、DenseNet、DLA、GoogleNet、Mobilenet、ResNet、ResNeXt、ShuffleNet
huihuang_8295·2023-11-03 10:08

人工智能-深度学习项目100项

银色子弹zg的个人空间-银色子弹zg个人主页-哔哩哔哩视频卷积网路CNN分类的模型一般使用包括alexnet、DenseNet、DLA、GoogleNet、Mobilenet、ResNet、ResNeXt、ShuffleNet
lyx_78932·2023-11-03 10:08

图像分类、目标检测、语义分割、实力分割

常用网络模型常用数据集•LeNet•AlexNet•VGG•GoogLeNet•ResNet•ResNeXt•MobileNet_V1_V2•MobileNet_V3•ShuffleNet_V1_
m沐七·2023-10-28 04:14

轻量化Backbone | ShuffleNet+ViT结合让ViT也能有ShuffleNet轻量化的优秀能力

视觉Transformer（ViTs）在各种计算机视觉任务中表现出卓越的性能。然而，高计算复杂性阻碍了ViTs在内存和计算资源有限的设备上的适用性。尽管某些研究已经深入探讨了卷积层与自注意力机制的融合，以增强ViTs的效率，但在纯自注意力机制的基础上构建小型但有效的ViTs仍存在知识空白。此外，采用直接策略来减少大型但性能卓越的ViT中的特征通道往往会导致性能显著下降，尽管效率得到改善。为了解决这
xwz小王子·2023-10-15 15:05

044基于深度学习的鱼类检测

卷积网路CNN分类的模型一般使用包括alexnet、DenseNet、DLA、GoogleNet、Mobilenet、ResNet、ResNeXt、ShuffleNet、VGG、EfficientNet
lyx_78932·2023-10-09 18:03

Pytorch之shuffleNet图像分类

个人主页:风间琉璃版权:本文由【风间琉璃】原创、在CSDN首发、需要转载请联系博主如果文章对你有帮助、欢迎关注、点赞、收藏(一键三连)和订阅专栏哦前言ShuffleNet是Face++（旷视）在2017
风间琉璃•·2023-10-06 15:28

轻量级网络 ShuffleNet_v1及v2

参考资料：『高性能模型』轻量级网络ShuffleNet_v1及v2ShuffleNet_v2的网络结构：ShuffleNet_v2的基本单元（图中的c和d，a和b则是ShuffleNet_v1的基本单元
LCG22·2023-09-20 05:27

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

CNN经典模型（六）轻量化网络MobileNet 系列

而MobileNet/ShuffleNet正为我们打开这扇窗。假设有输入featuremap，尺寸为HWC，同时有k个hw卷积核。
happy1yao·2023-09-10 13:14

轻量化模型：MobileNet/SqueezeNet/ShuffleNet

MobileNetv1论文链接：MobileNets:EfficientConvolutionalNeuralNetworksforMobileVisionApplications创新点轻量化体现在：深度可分离卷积（DepthwiseSeparableConvolution）两个模型压缩参数（宽度乘数和分辨率乘数）1、深度可分离卷积将常规卷积分为两部分：一是深度卷积，n个卷积核和n个输入特征图分别
HRain·2023-08-25 17:27

【轻量级神经网络】ShuffleNetv1-2详解

文章目录1、ShuffleNetV11.1、分组卷积1.2、channelshuffle1.3、ShuffleNet基本单元1.4、整体结构2、ShuffleNetV22.1、基本单元2.2、整体结构1
masterleoo·2023-08-19 14:29

Lnton羚通关于PyTorch的保存和加载模型基础知识

model=models.shufflenet_v2_x0_5(pretrained=True)torch.save(model,"../..
LNTON羚通科技·2023-08-18 21:13

【转】ShuffleNet算法详解

转自：http://m.blog.csdn.net/u014380165/article/details/75137111论文：ShuffleNet:AnExtremelyEfficientConvolutionalNeuralNetworkforMobileDevices
lanyuxuan100·2023-08-10 02:08

【深度学习Week4】MobileNet_ShuffleNet

报错：unsafelegacyrenegotiationdisabled解决方案：尝试了更换cryptography==36.0.2版本，以及更换下载链接的方法，都不行，最后采用了手动下载mat文件并上传到colab的方法高光谱图像分类数据集简介IndianPines&mat定义网络：classHybridSN(nn.Module):def__init__(self):super(HybridSN
跪求指点·2023-08-09 03:19

简介模型压缩与加速的一些方法

具体方法：ShuffleNet：将featuremap按照channel进行分组。每个卷积核只对某一组进行运算，从而降低了参数量和计算量。
_xuyue·2023-07-30 03:18

深度学习实际使用经验总结

常用算法总结图像分类常用算法（可作为其他任务的骨干网络）：服务端：VGG、ResNet、ResNeXt、DenseNet移动端：MobileNet、ShuffleNet等适用场景：识别区分场景类型目标检测常用算法
胖胖大海·2023-07-29 11:13

一图说清ShuffleNet中的通道混洗（附两种pytorch实现）

0.看ShuffleNet的通道混洗没看明白，后来在大神博客：https://blog.csdn.net/u011974639/article/details/79200559上看明白了。
若曦爹·2023-07-16 05:27

【CV】ShuffleNet：通过 GroupConv 和 ChannelShuffle 实现轻量化 CNN 架构

论文名称：ShuffleNet:AnExtremelyEfficientConvolutionalNeuralNetworkforMobileDevices论文下载：https://arxiv.org/
datamonday·2023-07-16 05:56

经典轻量级神经网络(3)ShuffleNet V1及其在Fashion-MNIST数据集上的应用

经典轻量级神经网络(3)ShuffleNetV1及其在Fashion-MNIST数据集上的应用1ShuffleNetV1的简述ShuffleNet提出了1x1分组卷积+通道混洗的策略，在保证准确率的同时大幅降低计算成本
undo_try·2023-07-13 16:53

轻量级网络综述 — 主干网络篇

 轻量级网络的核心是在尽量保持精度的前提下，从体积和速度两方面对网络进行轻量化改造，本文对轻量级网络进行简述，主要涉及以下网络：SqueezeNet系列ShuffleNet系列MnasNetMobileNet
·2023-06-23 11:38

改进YOLOv5：MobileNEtv2、v3篇**涨点必备 | 创新实用 | 轻量化骨干网络大一统，包含FastNet、ShuffleNet、mobileNet、Ghostnet等

FasterNet，G-GhostRegnet的链接  轻量化MobileNEtv2、v3一、yolov5结合MobileNEtv21.核心代码#-------------------------------------------------------------------------#mobileNetv2classConvBNReLU(nn.Sequential):#该函数主要做卷积池化
一休哥※·2023-06-22 05:11

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：即插即用ShuffleNetV2本博客内附的改进源代码改进，按步骤操作运行改进后的代码即可文章目录一、ShufflNetV2论文理论部分shufflNetv2高效的网络结构二、
芒果汁没有芒果·2023-06-22 05:40

深度学习-【图像分类】学习笔记8 ShuffleNet

文章目录8.1ShuffleNetv1v2理论讲解ShuffleNetv1ShuffleNetv28.2使用Pytorch搭建ShuffleNet8.1ShuffleNetv1v2理论讲解ShuffleNetv1
小威W·2023-06-21 17:16

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：YOLOv7使用这个创新点在数据集改进做实验：即插即用ShuffleNetV2本博客内附的改进源代码改进，按步骤操作运行改进后的代码即可文章目录一、ShufflNetV2论文理论部分shufflNe
芒果汁没有芒果·2023-06-19 09:39

深度学习源码小项目汇总-代码全

银色子弹zg的个人空间-银色子弹zg个人主页-哔哩哔哩视频卷积网路CNN分类的模型一般使用包括alexnet、DenseNet、DLA、GoogleNet、Mobilenet、ResNet、ResNeXt、ShuffleNet
bug生成中·2023-06-19 03:26

深度学习图像分类、目标检测、图像分割源码小项目

银色子弹zg的个人空间-银色子弹zg个人主页-哔哩哔哩视频卷积网路CNN分类的模型一般使用包括alexnet、DenseNet、DLA、GoogleNet、Mobilenet、ResNet、ResNeXt、ShuffleNet
bug生成中·2023-06-19 03:55

单阶段检测算法主流的标签分配方法总结

其中受限于硬件资源，Backbone主要选取轻量化的主干网络，如MobileNet系列、ShuffleNet系列等；Neck主要基于
奥比中光3D视觉开发者社区·2023-06-17 14:12

ShuffleNet V2: Practical Guidelines for Ecient CNN Architecture Design

https://blog.csdn.net/u014380165/article/details/81322175https://blog.csdn.net/Chris_zhangrx/article/details/813486661.引言为了测量计算复杂性，广泛使用的度量是浮点运算的数量，或flops.但是，FLOP是间接度量。它是我们真正关心的直接度量的近似值，但通常不等同于速度或等待时间.
顾北向南·2023-06-13 16:48

ShuffleNet v1

论文https://arxiv.org/abs/1707.01083目录GroupConvolutionGroupConvolution的用途pointwisegroupconvolutionchannelshuffleShuffleUnitShuffleNetv1的网络结构参考GroupConvolution上图左边是普通卷积，右边是组卷积。假设输入featuremap的shape为C×H×W，
00000cj·2023-06-10 19:24

ShuffleNet v2

论文https://arxiv.org/abs/1807.11164目录Introduction四条高效网络设计准则G1)Equalchannelwidthminimizesmemoryaccesscost(MAC)G2)ExcessivegroupconvolutionincreasesMACG3)NetworkfragmentationreducesdegreeofparallelismG4)
00000cj·2023-06-10 19:24

基于卷积的图像分类识别（六）：DenseNet & FractalNet

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
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