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1.概述这篇文章是高性能神经网络的经典论文之一shufflenet-v2,发表于18年7月份，由旷视的马宁宁，孙坚等人提出。21年的RepVgg论文中的一些理论基础很多也是来自于这篇文章。这篇文章层层递进的可以总结为如下这样几个问题：高性能网络在做...
2.2ShuffleNetv2.(c)为遵循4条原则设计的模块，(d)为对应stride=2的模块。.总体的架构：.3.效果和实验.4.一些想法.这个工作建议网络体系结构设计应考虑直接的指标（例如速度），而不是间接指标（如FLOPs），而且提供实用的设计原则和新颖的体系结构ShuffleNetv2...
ShuffleNetShuffleNet:AnExtremelyEfficientConvolutionalNeuralNetworkforMobileDevices原文地址：ShuffleNet代码:-TensorFlow-CaffeAbstract论文介绍一个效率极高的CNN架构ShuffleNet，专门应用于计算力受限的移动设备。
总的来说ShuffleNetV2这篇论文（是论文，不是模型本身）有如下几个好的idea：.1.衡量模型运行速度，应采用如运行时间(speed\runtime)这样的指标；.2.应在具体的运行平台上进行评估、衡量。.1.卷积核数量尽量与输入通道数相同（即输入通道数等于输出通道数...
Weintroduceanextremelycomputation-efficientCNNarchitecturenamedShuffleNet,whichisdesignedspeciallyformobiledeviceswithverylimitedcomputingpower(e.g.,10-150MFLOPs).Thenewarchitectureutilizestwonewoperations,pointwisegroupconvolutionandchannelshuffle,togreatlyreducecomputationcostwhilemaintainingaccuracy.ExperimentsonImageNetclassificationandMS...
论文使用了channelshuffle的groupconv，降低了计算量，提高了精度。但是，作者在shufflenetv2把groupconv给否定了，为什么呢？答案就在我的下一篇解读轻量级网络之ShuffleNetv2。
ShuffleNet自己也有其基本的Unit，在论文中被简单称为是ShuffleNetUnit。我们前面已说过，ShuffleNet主要想对1x1conv所构成的bottleneck模块进行优化，因此它的整体unit设计主要是从之前的Xception等网络中演变而来。
ShuffleNetV1该网络提出于2017年，论文为《ShuffleNet:AnExtremelyEfficientConvolutionalNeuralNetworkforMobileDevices》。由于Xception和ResNeXt中存在大量密集的1*1卷积，导致网络十分低效。因此，旷世提出了pointwisegroupconvolutions来减少1*1卷积的计算复杂度。...
怎样测出shufflenetv2论文报的FPS？.最近的工作用到了mobilenetv2和shufflenetv2作为basemodel，原本希望能够提升速度，然而我实际测试中在输入256x25….关注者.4.被浏览.546.2个回答.
ShuffleNetV1该网络提出于2017年，论文为《ShuffleNet:AnExtremelyEfficientConvolutionalNeuralNetworkforMobileDevices》。由于Xception和ResNeXt中存在大量密集的1*1卷积，导致网络十分低效。因此，旷世提出了pointwisegroupconvolutions来减少1*1卷积的计算复杂度。...
1.概述这篇文章是高性能神经网络的经典论文之一shufflenet-v2,发表于18年7月份，由旷视的马宁宁，孙坚等人提出。21年的RepVgg论文中的一些理论基础很多也是来自于这篇文章。这篇文章层层递进的可以总结为如下这样几个问题：高性能网络在做...
2.2ShuffleNetv2.(c)为遵循4条原则设计的模块，(d)为对应stride=2的模块。.总体的架构：.3.效果和实验.4.一些想法.这个工作建议网络体系结构设计应考虑直接的指标（例如速度），而不是间接指标（如FLOPs），而且提供实用的设计原则和新颖的体系结构ShuffleNetv2...
ShuffleNetShuffleNet:AnExtremelyEfficientConvolutionalNeuralNetworkforMobileDevices原文地址：ShuffleNet代码:-TensorFlow-CaffeAbstract论文介绍一个效率极高的CNN架构ShuffleNet，专门应用于计算力受限的移动设备。
总的来说ShuffleNetV2这篇论文（是论文，不是模型本身）有如下几个好的idea：.1.衡量模型运行速度，应采用如运行时间(speed\runtime)这样的指标；.2.应在具体的运行平台上进行评估、衡量。.1.卷积核数量尽量与输入通道数相同（即输入通道数等于输出通道数...
Weintroduceanextremelycomputation-efficientCNNarchitecturenamedShuffleNet,whichisdesignedspeciallyformobiledeviceswithverylimitedcomputingpower(e.g.,10-150MFLOPs).Thenewarchitectureutilizestwonewoperations,pointwisegroupconvolutionandchannelshuffle,togreatlyreducecomputationcostwhilemaintainingaccuracy.ExperimentsonImageNetclassificationandMS...
论文使用了channelshuffle的groupconv，降低了计算量，提高了精度。但是，作者在shufflenetv2把groupconv给否定了，为什么呢？答案就在我的下一篇解读轻量级网络之ShuffleNetv2。
ShuffleNet自己也有其基本的Unit，在论文中被简单称为是ShuffleNetUnit。我们前面已说过，ShuffleNet主要想对1x1conv所构成的bottleneck模块进行优化，因此它的整体unit设计主要是从之前的Xception等网络中演变而来。
ShuffleNetV1该网络提出于2017年，论文为《ShuffleNet:AnExtremelyEfficientConvolutionalNeuralNetworkforMobileDevices》。由于Xception和ResNeXt中存在大量密集的1*1卷积，导致网络十分低效。因此，旷世提出了pointwisegroupconvolutions来减少1*1卷积的计算复杂度。...
怎样测出shufflenetv2论文报的FPS？.最近的工作用到了mobilenetv2和shufflenetv2作为basemodel，原本希望能够提升速度，然而我实际测试中在输入256x25….关注者.4.被浏览.546.2个回答.
ShuffleNetV1该网络提出于2017年，论文为《ShuffleNet:AnExtremelyEfficientConvolutionalNeuralNetworkforMobileDevices》。由于Xception和ResNeXt中存在大量密集的1*1卷积，导致网络十分低效。因此，旷世提出了pointwisegroupconvolutions来减少1*1卷积的计算复杂度。...
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