shufflenet v2

羽星_s1 年前
人工智能·神经网络·计算机视觉·cnn·shufflenet v2
ShuffleNet V2：高效CNN架构设计实用指南目前，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ShuffleNet V2。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。