shufflenetv2 第2页

【深度学习】(6) EfficientNetV2 代码复现，网络解析，附pytorch完整代码

大家好，今天和各位分享一下如何使用Pytorch构建ShuffleNetV2卷积神经网络模型。

立Sir·2022-12-18 14:35

【神经网络】(13) ShuffleNetV2 代码复现，网络解析，附Tensorflow完整代码

各位同学好，今天和大家分享一下如何使用Tensorflow复现轻量化神经网络ShuffleNetV2。

立Sir·2022-12-16 19:18

【深度学习】(5) ShuffleNetV2 代码复现，网络解析，附pytorch完整代码

大家好，今天和各位分享一下如何使用Pytorch构建ShuffleNetV2卷积神经网络模型。

立Sir·2022-12-16 19:16

目标检测小网络

网络结构1.2数据和anchor1.3一系列问题1.4具体案例二.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

影醉阏轩窗·2022-12-13 11:31

ShuffleNetV2论文译读笔记

“Shufflenetv2:Practicalguidelinesforefficientcnnarchitecturedesign.”ProceedingsoftheEuropeanconferenceoncomputervision

songyuc·2022-12-12 20:45

RCNN学习笔记-ShuffleNetV2源码分析

论文：ShuffleNetV2:PracticalGuidelinesforEcientCNNArchitectureDesign论文链接：https://pan.baidu.com/s/1so7aD3hLKO

要努力啊啊啊·2022-12-12 20:14

RepVGG论文详解

在我的测试中，其在安霸CV22上的加速效果不如ShuffleNetv2。根据作者的描述，RepVGG是为GPU和专用硬件设计的高效模型，追求高速度、省内存，较少关注参数量和理论计算量。

qq_1041357701·2022-12-02 16:45

深度学习网络模型——ShuffleNet V2模型详解以及代码复现

深度学习网络模型——ShuffleNetV2模型详解以及代码复现1、网络讲解2、代码复现：1、model.py2、train.py3、utils.py4、my_dataset.py5、predict.py1

郭庆汝·2022-11-30 15:46

深度学习入门笔记之ShuffleNet

目录ShuffleNetV1ShuffleNetV1的亮点ShuffleNetV2对于网络复杂度的考虑高效网络设计实用指南输入输出具有相同channel的时候，内存消耗是最小的（相同维度的通道数将最小化

ysukitty·2022-11-28 23:59

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

SMU激活函数 | 超越ReLU、GELU、Leaky ReLU让ShuffleNetv2提升6.22%

点击上方“计算机视觉工坊”，选择“星标”干货第一时间送达作者丨ChaucerG来源丨集智书童选择一个好的激活函数可以对提高网络性能产生重要的影响。HandcraftedActivation是神经网络模型中最常见的选择。尽管ReLU有一些严重的缺点，但由于其简单性，ReLU成为深度学习中最常见的选择。本文在已知激活函数LeakyReLU近似的基础上，提出了一种新的激活函数，称之为SmoothMaxi

Tom Hardy·2022-11-23 04:36

深度学习-yolo-fastestV2使用自己的数据集训练自己的模型

1.关于yolo-fastestV2github地址如下：yolo-fastestV2yolo-fastestV2采用了轻量化网络shufflenetV2为backbone，笔者在这里就不详解yolo-fastestV2

追天一方·2022-11-23 01:13

YOLOv5与结构重参数化以及ShuffleNetV2激情碰撞【人脸检测GUI系统】

YOLOv5与结构重参数化以及ShuffleNetV2激情碰撞【人脸检测GUI系统】一、主干网络替换为ShuffleNetV2【ECCV2018】1、目前，神经网络架构设计主要由计算复杂度的间接指标（即

qq_57064445·2022-11-22 16:20

深度学习之图像分类（十四）--ShuffleNetV2 网络结构

深度学习之图像分类（十四）ShuffleNetV2网络结构目录深度学习之图像分类（十四）ShuffleNetV2网络结构1.前言2.SeveralPracticalGuidelinesforEfficientNetworkArchitectureDesign2.1Equalchannelwidthminimizesmemoryaccesscost

木卯_THU·2022-11-22 01:29

学习资源-20220309

VGG,GoogleNet,InceptionV3,InceptionV4,Inception-ResNetv2,Xception,ResnetInResnet,ResNext,ShuffleNet,ShuffleNetv2

翁乐安·2022-11-21 06:37

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

小白学视觉·2022-11-20 10:49

修改YOLOV5的Backbone为shufflenetv2

文章目录引言修改backbone为shufflenetv2第一步、定义模块第二步、注册模块第三步、配置结构第四步、使用结语引言YOLOV5是一个速度和精度表现都非常优秀的目标检测算法，但我们在使用过程中有自己各种各样的需求

我真的爱发明·2022-11-20 09:31

YOLOv5-Shufflenetv2

加入要修改的模块代码models/yolo.py：在yolo.py文件内的parse_model函数里添加新模块的名称models/new_model.yaml：在models文件夹下新建模块对应的.yaml文件一、Shufflenetv2

马少爷·2022-11-20 09:59

ShuffleNetV1详解、ShuffleNetV2对计算复杂度的优化做了非常详细的分析

ShuffleNetV1提出了channelshuffle思想作者给出的解释是：对于组卷积而言，每个通道之间没有数据交流（图a）而shuffleNet使用channelshuffle操作，将组卷积分出的g个组再划分g次，成g个小组每个大组的第i个小组组合在一起形成新的组，再进行卷积。ShuffleNetV1的block(a)为残差结构(b)为stride=1时，shuffleNet的block(c

0基础快速入门整数的读写·2022-11-19 08:22

深度学习经典网络：ShuffleNet系列网络(ShuffleNet v2)

ShuffleNetv2:https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-030-01264-9_8pytorch代码：https://github.com

H.SH·2022-11-12 09:59

旷视科技提出ShuffleNet V2和四个网络架构设计准则

论文名称：ShuffleNetV2:PracticalGuidelinesforEfficientC

fiersies·2022-11-12 09:29

轻量化网络：ShuffleNet V2

Guideline1-4:ShuffleNetV2疑问：ShuffleNetV2:PracticalGuidelinesforEfficientCNNArchitectureDesign由Face++及清华的研究者共同发表

TensorSense·2022-11-12 09:25

shufflenet v2网络详解

ShuffleNetV2:PracticalGuidelinesforEfficientCNNArchitectureDesign这里写目录标题ShuffleNetV2:PracticalGuidelinesforEfficientCNNArchitectureDesign

一匹单身狗·2022-11-12 09:51

TensorRT+图像分类：基于Shufflenetv2的图像分类---部署

上一篇我们写到了自己手动搭建ShufflenetV2网络进行了图像分类训练，对猫狗进行分类，现在我们是用TensorRTAPI进行部署。

汤姆&·2022-10-31 03:59

TensorRT+图像分类：基于Shufflenetv2的图像分类训练

前面我们介绍了基于手写AlexNet以及ResNet18网络得图像分类模型得训练以及相应得TensorRT部署，但是有时候我们想使用其他的主干模型，所以这次采用了Shufflenet作为主干网络进行图像分类的训练。TensorRT+图像分类：手动搭建AlexNet得图像分类---训练_zhangdaoliang1的博客-CSDN博客https://blog.csdn.net/zhangdaolia

汤姆&·2022-10-31 03:25

万字长文搞懂RepVGG模型

在我的测试中，其在安霸CV22上的加速效果不如ShuffleNetv2。根据作者的描述，RepVGG是为GPU和专用硬件设计的高效模型，追求高速度、省内存，较少关注参数量和理论计算量。

唐奋·2022-10-12 07:23

优化实践 | 大改ShuffleNetV2网络，注意力机制，csp，卷积裁剪...（附全部开源代码）...

欢迎关注“计算机视觉研究院”计算机视觉研究院专栏作者：郑老师源码：关注文末二维码（DL工程实践）公众号，获取免费全部代码目录结构1、背景介绍2、提升精度措施3、降低计算量shufflenet_se网络shufflenet_sk网络shufflenet_liteconv网络shufflenet_k5网络shufflenet_csp网络4、实验测试5、总结1.背景在移动端场景中，目前有很多不错的轻量级

计算机视觉研究院·2022-09-15 14:27

[全部开源]魔改shufflenetv2，注意力机制，csp，卷积裁剪...

目录结构1、背景介绍2、提升精度措施3、降低计算量措施shufflenet_se网络shufflenet_sk网络shufflenet_liteconv网络shufflenet_k5网络shufflenet_csp网络4、实验测试5、总结所有网络开源地址：https://github.com/DL-Practise/ShufflenetV2_PLUS更多DL相关实践，请关注公众号"DL工程实践"1

DL-Practise·2022-09-15 14:27

轻量级CNN网络高效设计准则-ShuffleNet v2学习记录

原文地址：《ShuffleNetV2:PracticalGuidelinesforEfficientCNNArchitectureDesign》ShuffleNetV2是由国产旷视科技团队在2018年提出的

胖虎记录学习·2022-08-31 19:24

MobileNetV1，V2，V3

参考：《这就是神经网络5：轻量化神经网络--MobileNetV1、MobileNetV2、ShuffleNetV1、ShuffleNetV2》《模型结构搜索之MobileNetv3》附录一Depthwise

David-Chow·2022-08-16 17:26

ShuffleNet v2网络结构复现（Pytorch版）

ShuffleNetv2网络结构复现fromtorchimportnnfromtorch.nnimportfunctionalimporttorchfromtorchsummaryimportsummary

迪菲赫尔曼·2022-08-03 07:58

YOLOv5改进之十二：主干网络C3替换为轻量化网络ShuffleNetV2

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。需要更多程序资料以及答疑欢迎大家关注——微信公众号：人工智能AI算法工程师解

人工智能算法研究院·2022-08-03 07:19

Yolov5更换主干网络之《旷视轻量化卷积神经网络ShuffleNetv2》

《ShuffleNetV2:PracticalGuidelinesforEfficientCNNArchitectureDesign》这篇是2018年发表在ECCV上的论文,同时本篇论文还获得了VALSE

迪菲赫尔曼·2022-08-03 07:41

YOLOv5-Lite：Repvgg重参化对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gpu或者npu方面也一直在尝试着实验，对此类实验的目

pogg_·2022-07-21 07:09

PyTorch 结构重参数化 RepVGGBlock

在ShuffleNetv2中提出了轻量化网络的4大设计准则：输入输出通道相同时，MAC最小FLOPs相同时，分组数过大的分组卷积会增加MAC碎片化操作(多分支结构)对并行加速不友好逐元素操作带来的内存和耗时不可忽略近年来

荷碧·TongZJ·2022-07-21 07:04

YOLOv5尝试修改backbone

本博文记录第一次修改yolov5，只是尝试，不做工程效率的考虑最近尝试修改yolov5的网络结构，在这里记录一下第一步：加入模块代码将模型搭建中所需的模块放入YOLOv5的源码路径models/common.py里，以ShuffleNetV2

江小白jlj·2022-06-30 07:54

YOLOv5更换Ghostnet模块

yolov5s-ghost.yaml文件，因此直接使用即可在用的时候注意train.py里面的'--cfg'配置文件更改完毕，直接运行就可以啦~~~reference：【魔改YOLOv5-6.x（上）】结合轻量化网络Shufflenetv2

m0_56247038·2022-05-22 07:23

【魔改YOLOv5-6.x（4）】结合EIoU、Alpha-IoU损失函数

YOLOv5-6.x网络结构还不熟悉的同学，可以移步至：【YOLOv5-6.x】网络模型&源码解析想要尝试改进YOLOv5-6.1的同学，可以参考以下几篇博客：【魔改YOLOv5-6.x（上）】结合轻量化网络Shufflenetv2

嗜睡的篠龙·2022-05-12 07:46

python神经网络ShuffleNetV2模型复现详解

目录什么是ShuffleNetV2ShuffleNetV21、所用模块2、网络整体结构网络实现代码什么是ShuffleNetV2据说ShuffleNetV2比Mobilenet还要厉害，我决定好好学一下这篇是

·2022-05-07 14:56

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

1.前言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

Haohao+++·2022-05-04 07:59

目标检测 YOLOv5 - 损失函数的改进

目标检测YOLOv5-损失函数的改进flyfish完整代码下载地址该改进源码完全兼容原版的YOLOv5:v5版本，同时backbone支持mobilenetv3,shufflenetv2，原有的backbone

TheOldManAndTheSea·2022-04-14 16:09

【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

目标检测算法——YOLOv5结合轻量型网络ShuffleNetV2

将YOLOv5算法与轻量级网络ShuffleNetV2相结合，在保证模型检测精度基本不变的情况下，大大降低计算量FLOPS，并明显提高网络推理速度！！！

加勒比海带66·2022-04-10 08:22

Yolov5更换backbone，与模型压缩（剪枝，量化，蒸馏）续

新增支持更换yolov5的backbone主干网络为Efficientnetv2,shufflenetv2，具体网络模型实现可在model-->common.py中查看。

RANKING666·2022-03-07 07:28

轻量级神经网络：ShuffleNetV1到ShuffleNetV2

AnExtremelyEfficientConvolutionalNeuralNetworkforMobileDevices论文地址：https://arxiv.org/abs/1707.01083v1CVPR：2017论文名：ShuffleNetV2

人工智障之深度瞎学·2022-03-01 07:40

轻量级网络——ShuffleNetV2

文章目录1.ShuffleNetV2的介绍2.ShuffleNetV2的四条实用指南G1)Equalchannelwidthminimizesmemoryaccesscost(MAC)G2)ExcessivegroupconvolutionincreasesMACG3)NetworkfragmentationreducesdegreeofparallelismG4)Element-wiseoper

Clichong·2022-03-01 07:40

【轻量级神经网络】ShuffleNet 网络分析

文章目录[轻量级神经网络“巡礼”（一）——ShuffleNetV2](https://zhuanlan.zhihu.com/p/67009992)pytorch计算模型计算量FLOPs和参数parametersgroupconvolution

I"ll carry you·2022-03-01 07:38

轻量化网络—ShuffleNet V1 V2理解

轻量化网络—ShuffleNetV2理解ShuffleNetV2原始论文：https://openaccess.thecvf.com/content_ECCV_2018/html/Ningning_Light-weight_CNN_Architecture_ECCV

masterHu_·2022-03-01 07:46

轻量级神经网络：ShuffleNetV2解读

其实，我个人是比较偏向于工程师风格，工程导向，也许是和本科读的机械专业有关吧。这就让我养成了一个习惯：什么东西我都想知道是什么？为什么？怎么用？最近一直在思考一个问题，大规模的神经网络和小规模的神经的网络的之间有什么区别？为什么有了大规模神经网络的精度后还要去研究小规模的神经网络呢？当然是要恰饭的嘛！你个大网络虽然浓眉大眼精度高，但我要怎么用你？我为了用你我好要给你准备很多的存储空间，GPU，机房

lv6572·2022-03-01 07:15

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