CVPR2020: GhostNet: More Features from Cheap Operations 论文阅读随笔

最新推荐文章于 2025-01-21 14:16:59 发布
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本文分享了作者对一篇特定论文的详细阅读笔记，包括从参考地址获取的论文和Github资源。笔记采用图片格式记录，读者可通过留言或私信获取原文件。欢迎针对笔记内容进行讨论交流。

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【论文阅读笔记】GhostNet: More Features from Cheap Operations
梁瑛平的博客
03-01 1625
GhostNet: MoreFeaturesfromCheapOperations（一）论文及代码地址：（二）核心思想：（三）特征冗余： （一）论文及代码地址： https://arxiv.org/abs/1911.11907 https://github.com/huawei-noah/ghostnet （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...
[轻量化网络]--CVPR2020-GhostNet：More Features from Cheap Operations
weixin_42096202的博客
02-27 1395
Github Abstract： 由于内存和计算资源有限，在嵌入式设备上部署卷积神经网络是非常困难的。特征图的冗余性是神经网络成功的一个重要特征，但在神经结构设计中却鲜有研究。本文提出了一个全新的Ghost模块，旨在通过极其小的代价操作生成更多更丰富的特征图。在一组特征映射的基础上，应用一系列线性变换，以较低的代价生成多个能充分揭示固有特征信息的虚特征图。本文所提出的Ghost模块可以作为一个即...
《GhostNet: More Features from Cheap Operations》论文解读
zhuikefeng的博客
07-24 894
一、提出背景 在嵌入式设备上部署神经网络很困难，因为其有限的内存和计算资源。 常规的CNN网络提取到的特征图有很多冗余信息。 算法原理 1.Ghost module 常规的卷积公式：，其中是卷积操作，是输出的特征图，h‘是输出的高，w’是输出的宽，n是输出维度，即卷积核的数量。是卷积核，c是通道数，k是卷积核的高和宽，n是输出维度。 整个卷积操作的FLOPs是：，n和c往往很大。 普通的conv操作如上图a，Ghost module对次进行了改进，第一步是使用更少的卷积核生成输出...
CVPR2020——GhostNet论文笔记
Recusant
03-28 902
GhostNet: More Features from Cheap Operations 原文[https://arxiv.org/pdf/1911.11907v2.pdf] Abstract 在嵌入式设备中部署卷积神经网络模型受限于内存大小和计算量，本文提出了一个Ghost模块可以以低昂的代价插入到现有的神经网络中代替卷积层，并且尤其组成的GhostNet用与MobileNetV3 相同的计...
论文阅读笔记：GhostNet
loki2018的博客
05-23 1895
1. GhostNet Han, Kai, et al. “Ghostnet: More features from cheap operations.” Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. 2020. 本文的题目起得很fancy，有一种神秘的色彩，其实读完文章之后，就会觉得ghost这个比喻非常的有趣也很贴切。阅读本文的前提必须对SENet以及深度可分离卷积这些工作有一定的
论文GhostNet: More Features from Cheap Operations详解
最新发布
Keep_Trying_Go的博客
01-21 946
提出目的和方法提出目的将卷积神经网络（CNN）部署到嵌入式设备上是困难的，因为这些设备具有有限的内存和计算资源。特征图中的冗余是那些成功的CNN的一个重要特性，但在神经架构设计中很少被研究。提出方法本文提出了一种新颖的 Ghost模块，通过廉价操作生成更多特征图。基于一组内在特征图，应用一系列低成本的线性变换，生成许多Ghost特征图，以充分揭示隐含的内在特征。所提出的Ghost模块可以作为即插即用组件，升级现有的卷积神经网络。Ghost瓶颈的设计用于堆叠Ghost。
【GhostNet】《GhostNet：More Features from Cheap Operations》
bryant_meng
08-31 1443
CVPR-2020
GhostNet: More Features from Cheap Operations.pdf
04-05
GhostNet是一种轻量级的卷积神经网络（CNN），它在CVPR 2020会议上被提出，旨在解决嵌入式设备上部署CNN的问题。由于这些设备通常受限于内存和计算资源，使得部署大型和复杂的神经网络变得困难。为了解决这个问题，...
孤读paper——《GhostNet：More Features from Cheap Operations》
雄关漫道真如铁 而今迈步从头越
04-05 5061
《GhostNet：More Features from Cheap Operations》   发现一个点并解决就是一篇CVPR，该文章主要发现了优秀的网络的特点是feature map提取过程中的冗余性，这种冗余性体现在很多成对的feature map间很像，就好像彼此的“ghost”，而这种特征冗余性对于理解图像来说还是必要的，所以文章把feature map分为两种，一种是本质特征，一...
GhostNet: More Features from Cheap Operations
X-funbean的博客~
02-26 1162
GhostNet: More Features from Cheap OperationsGhost Module与现有方法的不同复杂度分析Ghost bottlenect (G-bneck)GhostNet实验 GhostNet: More Features from Cheap Operations 论文地址：https://arxiv.org/abs/1911.11907 Ghost Mo...
轻量级网络总结
专注人工智能，主攻CV
10-28 6821
总结轻量级网络设计思想
大白话解读2020CVPR-GhostNet论文以及相关代码: 超越MobileNetV3的轻量级网络
期待黎明的博客
03-01 4450
大白话解读GhostNet论文以及相关代码: 超越MobileNetV3的轻量级网络 华为源码 源码 为了减少神经网络的计算消耗，论文提出Ghost模块来构建高效的网络结果。该模块将原始的卷积层分成两部分，先使用更少的卷积核来生成少量内在特征图，然后通过简单的线性变化操作来进一步高效地生成ghost特征图。从实验来看，对比其它模型，GhostNet的压缩效果最好，且准确率保持也很不错，论文思想...
CVPR 2020：华为GhostNet，超越谷歌MobileNet，已开源
深度学习与计算机视觉
02-28 2135
作者：王云鹤本文转载自知乎，作者已授权，未经许可请勿二次转载。来自华为诺亚方舟实验室的一篇工作近日被CVPR 2020接受，提出了一种新型的端侧神经网络...
BEV（Bird’s-eye-view）三部曲之二：方法详解
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0. Abstract 大规模表情识别(large-scale Facial Expression Recognition, FER)的主要挑战在于不确定性(uncertainties)，这些不确定性来源于模棱两可的面部表情(ambiguous facial expressions),低质量的脸部图像(low-quality facial images)和标注者的主观性(the subjectiv...
自动驾驶之去光晕调研
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自动驾驶之夜间检测调研，包含ExDark数据集和一个Survey
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03-13 3483
论文地址 Github地址 以下为我的OneNote阅读笔记，为图片格式，留言/邮件可发原文件.
CVPR 2020: 五篇图神经网络(GNN)相关研究论文解读
在2020年的CVPR会议上，与图神经网络（GNN）相关的研究议题吸引了广泛关注，因为GNN作为一种强大的深度学习工具，在处理图像和视频数据中的结构信息方面展现出了巨大的潜力。 行为识别：行为识别是计算机视觉中的一...
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