pytorch ShuffleNetV2 知识整理

最新推荐文章于 2024-11-05 02:06:23 发布
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分类专栏： pytorch知识宝典
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/jacke121/article/details/82189668
本文整理了ShuffleNetV2的相关知识，包括算法的起源、与其他算法的比较，以及多个PyTorch实现的链接。重点介绍了如何调整通道数对模型速度的影响，并提供了不同实现的测试资源。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

 

 

算法提出是从这里引出的：

https://blog.youkuaiyun.com/u012426298/article/details/80688080

 

各种算法比较：

https://blog.youkuaiyun.com/sun_28/article/details/78170878

 

pytorch实现，有torch转caffe：

https://github.com/miaow1988/ShuffleNet_V2_pytorch_caffe


https://github.com/Randl/ShuffleNetV2-pytorch

这个有测试速度，cpu 416 100ms

改变通道数：1:改为了96通道后，速度变成了200ms了，与mobilenetv2就差不多了

self.num_of_channels = {0.5: [24, 48, 96, 192, 1024], 1: [96, 116, 232, 464, 1
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专注于人工智能学习，总结
12-28 2080
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Python-ShuffleNetV2的PyTorch和Caffe实现
08-11
近日，旷视科技提出针对移动端深度学习的第二代卷积神经网络 ShuffleNet V2。研究者指出过去在网络架构设计上仅注重间接指标 FLOPs 的不足，并提出两个基本原则和四项准则来指导网络架构设计，最终得到了无论在速度还是精度上都超越先前最佳网络（例如 ShuffleNet V1、MobileNet 等）的 ShuffleNet V2。
利用Pytorch实现ShuffleNet网络
AdjsWsgz的博客
05-10 1038
针对组卷积的group之间没有联系的问题，作者提出了channel shuffle的思想，并且在下一个版本的网络中提出了4条如何设计高效网络的准则，还对block进行了改进。
pytorch实现ShuffleNet
winycg的博客
02-22 9902
ShuffleNet是由2017年07月发布的轻量级网络，设计用于移动端设备，在MobileNet之后的网络架构。主要的创新点在于使用了分组卷积(group convolution)和通道打乱(channel shuffle)。 分组卷积和通道打乱 分组卷积 分组卷积最早由AlexNet中使用。由于当时的硬件资源有限，训练AlexNet时卷积操作不能全部放在同一个GPU处理，因此作者把特征图分给多...
【pytorch】轻量级网络ShuffleNet_V2原理及完整实现，对照结构图手动编写
种一棵树最好的时间是十年前，其次是现在
04-08 2919
#原先MobileNet网络存在问题： 1.采用了密集的1x1卷积。引入了大量的计算量。 2.之前引入残差结构，逐项加法也带来了额外的计算量。 3.特征图之间通信加强，对分组卷积后的特征图通过混洗重组，保证信息能够在不同组之间进行交互，再经过一个分组卷积。 下面是ShuffleNet_V1版本的Block。具体混洗在程序内是通过先转置及reshape操作实现的: def channel_shuffle(x, groups): # type: (torch.Tensor, int) -> tor
shufflenet v2的block的pytorch实现代码
い天然呆的博客
02-10 1433
shufflenet v2的block的pytorch实现代码 def channel_shuffle(x, groups): # type: (torch.Tensor, int) -> torch.Tensor batchsize, num_channels, height, width = x.data.size() channels_per_group = num_channels // groups # reshape x = x.view(batc
YOLOv11改进有效涨点专栏目录 | 含卷积、主干、注意力机制、Neck、检测头、损失函数、二次创新C2PSA/C3k2等各种网络结构改进
最新发布
Snu77的博客
11-05 5万+
Hello，各位读者们好.本文为最新YOLOv11有效涨点专栏目录，YOLOv11以及发布了一个月左右，这个过程中我也是给大家整理了许多的机制，其中包含了C3k2、主干（均支持根据yolov11训练的版本进行二次缩放，全系列都能轻量化）、检测头、注意力机制、Neck多种结构上创新，也有损失函数和一些细节点上的创新。
YOLOv8改进有效系列目录 | 包含卷积、主干、检测头、注意力机制、Neck上百种创新机制
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Snu77的博客
12-30 16万+
Hello，各位读者们好，本专栏自开设两个月以来已经更新改进教程120+余篇其中包含C2f、主干、检测头、注意力机制、Neck多种结构上创新，也有损失函数和一些细节点上的创新，订阅本专栏以后你不仅可以收获跟专栏的阅读权限，同时可以进Qq群，里面包含集成我所有创新的YOLO最新目录，和我本人录制的视频讲解教程，如果你想要在YOLOv8系列收获一篇论文，我相信订阅本专栏后你一定会有所收获~YOLOv8改进有效系列目录。
pytorch学习（九）——shuffleNet网络搭建
huang_xiaoer的博客
06-03 966
本篇博客是学习B站霹雳吧啦Wz教学视频的总结 本节所用到的程序和教学视频链接： 程序 视频 网络结构 提出了channel shuffle的思想，并且shuffleNet Unit 中全是GCov和DWCov 上图中(a)是串行结构，GConv虽然能够减少参数的运算量，但GConv中不同组之间的信息没有交流 （b）使用channel shuffle将不同组的信息交叉 在之前的残差网络中，网络中大部分的计算量都被1×11\times 11×1的卷积占据，所以这里将卷积全部换成group卷积 Sh
shuffleNetV2网络
09-10
支持pytorch，支持caffe ，ShuffleNet_V2网络训练用 ；
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急流勇进
03-27 2313
pytorch理论：源码 代码： #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- import math import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F class Bottleneck(nn.Module): # shuffle Net 模仿的是resnet ...
shufflenet v1/v2的网络结构和实现代码总结(torch)
BIT_Legend的博客
03-09 1万+
# 根据torch官方代码修改的shufflenetv2的网络模型 https://github.com/pytorch/vision/blob/main/torchvision/models/shufflenetv2.py # 权重文件下载 download url: https://download.pytorch.org/models/shufflenetv2_x0.5-f707e7126e.pth # 权重文件下载 download url: https://download.pytorch....
shufflenet_v2
gm_Ergou的博客
06-29 273
续上篇的shufflenet_v1，这里脚本基本没变，只是更改了网络模型文件shufflenet_v2.py 参考链接（详解）：https://blog.youkuaiyun.com/u011995719/article/details/81409245 1.data_process.py（数据处理：这里随便选了两张照片，重复造数据，生成数据集） import numpy as np import random import cv2 import os import shutil # path="dat
【深度学习基础】PyTorch实现ShuffleNet-v2亲身实践
Cai Yichao的博客
10-10 2999
代码已同步到Github：https://github.com/EasonCai-Dev/torch_backbones 1 论文关键信息 论文链接:ShuffleNet V2: Practical Guidelines for Efficient CNN Architecture Design 论文主要提出了ShuffleNet-v2的轻量级网络结构，并针对如今CNN网络常用的深度分离卷积（depthwise separable convolutions）、分组卷积（group convoluti.
ShuffleNet v2网络结构复现（Pytorch版）
YOLOv8项目贡献者
08-01 2121
pytorch复现ShuffleNetv2
【图像分类】【深度学习】【轻量级网络】【Pytorch版本】ShuffleNet_V1模型算法详解
yangyu0515的博客
12-23 2481
【图像分类】【深度学习】【轻量级网络】【Pytorch版本】ShuffleNet_V1模型算法详解
【深度学习】(5) ShuffleNetV2 代码复现，网络解析，附pytorch完整代码
博观而约取，厚积而薄发
12-15 7400
在同等复杂度的情况下，ShuffleNetV2 要比 ShuffleNetV1 和 MobileNetV1 更加准确。这个网络的优势在于：（1）作为轻量级的卷积神经网络，ShuffleNetV2 相比其他轻量级模型速度稍快，准确率也更高；（2）轻量级不仅体现在速度上，还大大地减少了模型的参数量，并且通过设定每个单元的通道数便可以灵活地调整模型的复杂度。
经典CNN模型（十）：ShuffleNetV1（PyTorch详细注释版）
qq_51872445的博客
07-27 1162
ShuffleNet V1 是一种轻量级的卷积神经网络架构，通过使用分组卷积和通道重排技术，在保持较高分类准确率的同时，极大地降低了模型的计算复杂度和内存占用。这种设计使其成为在资源受限设备上运行的理想选择。分组卷积是一种高效的卷积运算方式，它将输入通道分成多个组，并在每个组内独立进行卷积运算。这种做法减少了计算量和参数数量，尤其是在处理高分辨率图像时效果显著。通道混洗是一种特殊的操作，用于在分组卷积之后混合不同组之间的信息。它的目的是打破分组卷积导致的信息隔离，提高模型的表示能力。
shufflenetv2 pytorch
03-16
ShuffleNet V2是一种用于计算机视觉任务的深度学习模型，PyTorch是一个开源的深度学习框架。您可以在PyTorch中使用ShuffleNet V2来训练和评估模型。有很多关于如何使用PyTorch实现ShuffleNet V2的教程和代码示例可以...
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