作者用128维的kernel卷积得到特征图F1，可视化后发现其中有很多相似的特征图（并不能说明冗余，比如你去掉这些相似的特征图，可能性能下降），认为kernel的维度过高，为保证提取到相同的特征信息，其中相似的特征图可以用线性变化得到。 因此用64维的kernel去卷积得到64个特征图F2，然后将F
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2020-05-22 17:45:00
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什么是数据流图在本章开篇处，我们就介绍了TensorFlow名字的来历。TensorFlow最基本的一次计算流程通常是这样的：首先它接受n个固定格式的数据输入，通过特定的函数，将其转化为n个张量（Tensor）格式的输出。一般来说，某次计算的输出很可能是下一次计算的（全部或部分）输入。整个计算过程其实是一个个Tensor 数据的流动（flow）过程。在这其中，TensorFlow将这一系列的计算流
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2024-03-22 20:44:05
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# PyTorch GhostNet: A Lightweight Convolutional Neural Network
 have played a pivotal role in the field of computer vision, achievin
原创
2023-07-07 03:12:38
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# Python中No module named '__main__.ghostnet_tiny'; '__main__' is not a package
## 引言
在使用Python进行开发时，我们有时会遇到"No module named '__main__.xxx'"的错误。这个错误通常表示Python无法找到指定的模块。本文将介绍这个错误的原因、解决方法，并提供代码示例来帮助读者更好
原创
2023-08-15 14:18:35
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Net# 是由 Microsoft 开发的一种用于定义神经网络体系结构的语言。 使用 Net# 定义神经网络的结构使定义复杂结构（如深层神经网络或任意维度的卷积）变得可能，这些复杂结构被认为可提高对数据的学习，如映像、音频或视频。在下列上下文中，可以使用 Net# 体系结构规范：Microsoft Azure 机器学习工作室中的所有网络模块：多类神经网络、两类神经网络和神经网络回归Mic
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2023-07-26 21:27:40
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作者丨ZiyangLi编辑丨极市平台导读本文围绕网络部署时面临的内存和资源问题，分享了如何从可视化
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2022-08-14 00:58:02
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2020-02-29 12:23:43乾明 编辑整理量子位 报道 | 公众号 QbitAI同样精度，速度和计算量均少于此前SOTA算法。这就是华为诺亚方舟实验室提出的新型端侧神经网络架构GhostNet。GhostNet的核心是Ghost模块，与普通卷积神经网络相比，在不更改输出特征图大小的情况下，其所需的参数总数和计算复杂度均已降低，而且即插即用。在ImageNet分类任务中...
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2020-03-03 11:01:29
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GhostNet: More Features from Cheap OperationsPDF: https://arxiv.org/pdf/1911.11907.pd
原创
2022-08-06 00:02:51
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目录结构1、轻量级网络概述2、官方数据对比3、实验对比4、实验结论注：了解基础理论的同学，请直接跳到第4部分，查看实验结论！1、轻量级网络概述常规的CNN推理，由于需要很大的计算量，很难应用在移动端，物联网等资源受限的场景中。只有通过复杂的裁剪，量化才有可能勉强部署到移动端。从Squeezenet，MobileNet v1开始，CNN的设计开始关注资源受限场景中的效率问题。经过几年的发展，目前比较
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2022-10-07 15:36:56
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同样精度，速度和计算量均少于此前SOTA算法。这就是华为诺亚方舟实验室提出的新型端侧神经网络架构GhostNet。GhostNet的核心是Ghost模块，与普通卷积神经网络相比，在不更改输出特征图大小的情况下，其所需的参数总数和计算复杂度均已降低，而且即插即用。在ImageNet分类任务中...
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2021-07-02 10:00:09
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原文链接：https://arxiv.org/pdf/1911.11907.pdf代码：https://github.com/huawei-noah/ghostnet主要思想由于存储和计算资源的限制，卷积神经网络（CNNs）在嵌入式设备上的应用非常困难。特征映射的冗余性是这些成功的神经网络的一个重要特征，但在神经网络结构设计中却鲜有研究。本文提出了一种新的Ghost模块，可以从廉价的操作中
原创
2022-10-11 17:16:14
873阅读
本文提出Micro-Factorized卷积，将点和深度卷积分解为低秩矩阵，并提出新的激活函数，称为Dynamic Shift-Max，表现SOTA！性能优于GhostNet、MobileNetV3等网络;作者单位：加州大学圣迭戈分校, 微软1 简介在本文中介绍了MicroNet，它是一种高效的卷积神经网络具有极低的计算成本。在边缘设备上非常需要这样的低成本网络，但是通常会遭受明显的性能下降。Mi
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2022-10-09 10:42:48
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初学者本一种高效的卷积神经网络具有极低的计算成本。在边缘设备上非常需要这样的低成本网络，但是通常会遭受明显的性能下降。文提
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2021-06-24 13:27:45
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（一）论文地址：https://arxiv.org/abs/1911.11907检测效果：运行demo.py（需要代码和模型权重的请私戳我哦，联系方式见文章末）（二）核心思想：作者为了进一步压缩 CNN 网络结构，提出了一个 Ghost module，其核心是通过简单的线性变换，在内在特征图的基础上，生成更多可以完全揭示内在特征信息的幽灵
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2021-06-08 13:03:37
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Contents1 Ghost2 Ghost module3 Ghost Bottlenecks：4 GhostNet5 ghostnet中用到的SEblock结构 论文链接：GhostNet: More Features from Cheap Operations 开源地址：https://github.com/huawei-noah/ghostnet1 Ghost Ghost模块是一
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2024-01-04 10:10:53
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神经网络学习小记录58——Keras GhostNet模型的复现详解学习前言什么是GhostNet模型源码下载GhostNet模型的实现思路1、Ghost Module2、Ghost Bottlenecks3、Ghostnet的构建GhostNet的代码构建1、模型代码的构建2、Yolov4上的应用 学习前言GhostNet是华为诺亚方舟实验室提出来的一个非常有趣的网络，我们一起来学习一下。什么
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2023-12-21 06:55:07
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Ghostnet论文实践：Ghost-Resnet56 复现Ghostnet 是2020年CVPR的一篇轻量级网络并超越了MobilenetV3。本文旨在探究Ghostnet 中Ghost module的实际效果，主要复现了paper中Ghost-Resnet56，并使用其训练Cifar10。然而并没有达到与文中所述一致的效果，仅在此做一些记录。构建Ghost-Resnet网络需求：构建Ghost
作者丨王云鹤@知乎编辑丨CVerGhostNet作为近年来最流行的轻量级神经网络架构，其在ARM和CPU端的应用已经非常广泛。而在GPU和NPU这种并行计算设备上，原版GhostNet并没有体现出优势。最近，华为诺亚的研究者针对GPU等设备的特点，巧妙引入跨层的廉价操作，减少计算量的同时减少的内存数据搬运，基于此设计了GPU版GhostNet。实验表明，G-GhostNet在现有GPU设备上达到了
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2023-12-20 07:46:20
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1.ghostnet简介Ghostnet是华为诺亚方舟实验室今年在CVPR2020上新发表的文章《GhostNet: More Features from Cheap Operations》中提出的一种新型的网络结构，他的核心思想就是设计一种分阶段的卷积计算模块，在少量的非线性的卷积得到的特征图基础上，在进行一次线性卷积，从而获取更多的特征图，而新的到的特征图，就被叫做之前特征图的‘ghost’，
GhostNet实战摘要安装包安装timm数据增强Cutout和MixupEMA项目结构计算mean和std生成数据集 摘要GhostNet网络是2019年发布的轻量级网络，速度和MobileNetV3相似，但是识别的准确率比MobileNetV3高，在ImageNet ILSVRC-2012分类数据集的达到了75.7%的top-1精度。 论文链接 作者解读 开源代码 论文翻译该论文提除了Gho
