[神经网络]计算量GFLOPS和参数量#Params以及感受野计算

最新推荐文章于 2024-12-12 08:42:34 发布
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分类专栏： 读书笔记 技巧 CODE Python 待处理
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/xiaolouhan/article/details/90169362
本文详细解析了FLOPS（每秒浮点运算次数）与FLOPs（浮点运算数）的概念，解释了它们在衡量硬件性能与算法复杂度上的应用。并给出了卷积核及全连接层网络的FLOPs计算公式。

FLOPS：floating point operations per second的缩写，意指每秒浮点运算次数，理解为计算速度。衡量硬件性能的指标。
FLOPs：floating point operations的缩写（s表复数），意指浮点运算数，理解为计算量。衡量算法/模型的复杂度。

假设采用滑动窗实现卷积且忽略非线性计算开销，则卷积核的FLOPs为，其中H、W和C_{in}分别为输入特征图（就是输入图片了）的高度、宽度和通道数，K为核宽度，C_{out}为输出通道数。

\textup{FLOPs}=2HW(C_{in}K^{2}+1)C_{out}

 

全连接层网络FLOPs为，其中，I为输入维数，O为输出维数。

\textup{FLOPs}=(2I-1)O

 

Ref: Molchanov P, Tyree S, Karras T, et al. Pruning Convolutional Neural Networks for Resource Efficient Inference[J]. 2016.

https://blog.youkuaiyun.com/zhaoyin214/article/details/83616164

 

https://blog.youkuaiyun.com/wangdongwei0/article/details/88389775

https://zhuanlan.zhihu.com/p/33992733

https://zhuanlan.zhihu.com/p/34475420

https://zhuanlan.zhihu.com/p/29024978

https://blog.youkuaiyun.com/peaceinmind/article/details/78079263

https://blog.youkuaiyun.com/warm_in_spring/article/details/79133459

https://blog.youkuaiyun.com/hzhj2007/article/details/80164909

https://blog.youkuaiyun.com/hzhj2007/article/details/80164909

https://blog.youkuaiyun.com/qian99/article/details/79008053

 

https://blog.youkuaiyun.com/wgx571859177/article/details/80983043

https://fomoro.com/projects/project/receptive-field-calculator

GFLOP、DMIPS、TOPS 到底有啥区别？这篇终于讲明白了！
weixin_43199439的博客
07-31 180
性能指标全称单位意义擅长什么GFLOP每秒可执行多少十亿次浮点运算浮点计算，如图像处理、物理仿真DMIPS基于 Dhrystone 基准测试的整数处理能力控制类任务，如 ECU、VCUTOPS每秒可执行多少万亿次操作（多为 INT8）AI推理，如图像识别、目标检测TOPS = 每秒万亿次操作（Tera Operations per Second）⚠️ 通常是INT8精度下的操作，专门用于 AI 推理加速。
YOLOv11改进策略【卷积层】| ECCV-2024 小波卷积WTConv 增大感受野，降低参数量计算量，独家创新助力涨点
Limiiiing的博客
10-18 2399
本文记录的是利用模块优化的目标检测网络模型。WTConv的目的是在不出现过参数化的情况下有效地增加卷积的感受野，从而解决了在感受野扩展中的参数膨胀问题。本文将其加入到深度可分离卷积中，有效降低模型参数量和计算量，并二次创新C3k2，使模块更好地捕捉低频特征，增强网络性能。Wavelet Convolutions for Large Receptive Fields小波卷积及其改进的实现代码如下： 四、创新模块 4.1 改进点1⭐ 模块改进方法：加入（第五节讲解添加步骤）。添加后如下：基于的深度可分离模块。
神经网络的计算量(FLOPs)、参数量(Params)、推理时间（FPS）的定义及实现方法
qq_43307074的博客
11-04 5万+
神经网络的计算量(FLOPs)和参数量(Params)的定义及实现方法
神经网络模型的参数量和FlOPS
qq_52053775的博客
01-10 4874
FLOPS：注意S是大写，是 “每秒所执行的浮点运算次数”（floating-point operations per second）的缩写。它常被用来估算电脑的执行效能，尤其是在使用到大量浮点运算的科学计算领域中。正因为FLOPS字尾的那个S，代表秒，而不是复数，所以不能省略掉。FLOPs：注意s小写，是floating point operations的缩写（s表复数），意指浮点运算数，理解为计算量。可以用来衡量算法/模型的复杂度。
适用于任何神经网络的GFLPS，参数量的计算方法，即插即用，保姆式教学
我不想CV的博客
07-01 228
适用于任何网络的GFLOPS,以及参数量的计算方法。
Params and FLOPs
Billie使劲学的博客
07-05 1537
目录1.FLOPS、FLOPs和GFLOPs的辨析2.参数量的计算 3.FLOPs的计算卷积层： 其中，代表输入的通道数，代表输出的通道数，为卷积核的大小，若卷积核有偏置项（Bias）则＋1，没有则不加。若卷积核为方形则。简化为：池化层：池化层不需要计算参数量全连接层： 其中，表示输入通道；K表示卷积核大小；表示输出通道数。卷积层：​​​其中为一次卷积的乘法预算的计算量，为一次卷积加法运算的计算量，+1为偏置项，W与H为输出特征图的长和宽。 可简化为： 计算机视觉中常把一次乘法和加法合在一起，所以可以去掉前
测试网络模型的FLOPs和params
1900的博客
08-08 1009
模型评估
深度学习基础之GFLOPS（2）
u013590327的博客
10-05 8293
神经网络的GFLOPS（Giga FLoating-Point Operations Per Second）代表了神经网络模型执行计算的速度和计算能力。想象你有两个数学家，他们都能够解决复杂的数学问题，但一个速度非常快，另一个速度较慢。GFLOPS就像用来衡量他们速度的标尺。数学家A的GFLOPS是10，这意味着他每秒钟可以解决10亿个数学问题。数学家B的GFLOPS是100，这意味着他每秒钟可以解决100亿个数学问题，比数学家A更快。
RT-DETR改进策略【卷积层】| ECCV-2024 小波卷积WTConv 增大感受野，降低参数量计算量，独家创新助力涨点
Limiiiing的博客
11-26 826
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YOLOv8改进策略【卷积层】| ECCV-2024 小波卷积WTConv 增大感受野，降低参数量计算量，独家创新助力涨点
Limiiiing的博客
12-12 754
本文记录的是利用模块优化的目标检测网络模型。的目的是在不出现过参数化的情况下有效地增加卷积的感受野，从而解决了在感受野扩展中的参数膨胀问题。本文将其加入到深度可分离卷积中，有效降低模型参数量和计算量，并二次创新C2f，使模块更好地捕捉低频特征，增强网络性能。Wavelet Convolutions for Large Receptive Fields小波卷积及其改进的实现代码如下： 四、创新模块 4.1 改进点1⭐ 模块改进方法：加入（第五节讲解添加步骤）。添加后如下：模块改进方法：基于的（第五节讲解添加
YOLOv10改进策略【卷积层】| ECCV-2024 小波卷积WTConv 增大感受野，降低参数量计算量，独家创新助力涨点
Limiiiing的博客
11-06 606
本文记录的是利用模块优化的目标检测网络模型。的目的是在不出现过参数化的情况下有效地增加卷积的感受野，从而解决了在感受野扩展中的参数膨胀问题。本文将其加入到深度可分离卷积中，有效降低模型参数量和计算量，并二次创新C3k2，使模块更好地捕捉低频特征，增强网络性能。Wavelet Convolutions for Large Receptive Fields小波卷积及其改进的实现代码如下： 四、创新模块 4.1 改进点1⭐ 模块改进方法：加入（第五节讲解添加步骤）。添加后如下：基于的深度可分离模块。在深度卷积中
YOLOv8改进 | 模块缝合 | C2f 融合RFAConv增强感受野空间特征 【完整代码 + 自研创新】
kay_545
09-06 1909
YOLOv8，C2f融合，模块缝合
模型参数量（Params）和模型每秒浮点运算速度（Flops）
william_hehe的博客
09-12 4634
1.对卷积层而言，有： 模型参数量计算公式： （K_h * K_w * C_in）* C_out 模型每秒浮点运算速度计算公式： (K_h * K_w * C_in * C_out) * (H_out * W_out) 其中：K_h和K_w 代表了kernel的input_size, C_in是input feature map的channel数，C_out是output feat...
深度学习模型计算FLOPs和Params代码
Acmer_future_victor的博客
10-21 4683
本文为转载文章，在原文的基础上添加了个人的一些理解，https://blog.youkuaiyun.com/qq_40507857/article/details/118764782 接下来要分别概述以下内容： １　首先什么是参数量，什么是计算量 ２　如何计算　参数量，如何统计　计算量 ３　换算参数量，把他换算成我们常用的单位，比如:mb ４　对于各个经典网络，论述他们是计算量大还是参数两，有什么好处 ５　计算量，参数量分别对显存，芯片提出什么要求，我们又是怎么权衡 　　 深度学习中模型参数量和计算量
FLOPS和FLOPs、GFLOPs区别与计算
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whocare的博客
10-20 7万+
FLOPS （全部大写）是floating-point operations per second的缩写，意指每秒浮点运算次数。用来衡量硬件的性能。 FLOPs 是floating point of operations的缩写，是浮点运算次数，可以用来衡量算法/模型复杂度。 常用当然还有GFLOPs和TFLOPs GFLOPS 就是 Giga Floating-point Operations Per Second,即每秒10亿次的浮点运算数,常作为GPU性能参数但不一定代表GPU的实际表现，因为还要考虑具
【YOLOv5-6.x】模型参数量param及计算量FLOPs解析
weixin_43799388的博客
04-02 4万+
文章目录前言参数量param和计算量FLOPs简介参数量计算量YOLOv5计算模型参数训练和验证输出模型参数不同的原因分析输出模型参数结果（以YOLOv5s-coco2017为例）参数不同的原因分析Reference 前言 评价一个用深度学习框架搭建的神经网络模型，除了精确度（比如目标检测中常用的map）指标之外，模型复杂度也必须要考虑，通常用正向推理的计算量(FLOPs)和参数个数(Parameters)来描述模型的复杂度。   参数量param和计算量FLOPs简介 参数量 有参数的层主要包
【小知识】目标检测各类指标概念总结
capsule的博客
01-19 5005
目标检测论文中出现过很多容易混淆的评价指标，比如，包括最基本的AP、mAP这些定义，索性将这些基本概念搞清楚，做个总结。
YOLO模型评价指标
qq_45591302的博客
06-27 3444
4. 平均准确率均值（mean average precision，mAP）：用于衡量模型在不同类别上的平均准确率。5.FPS（Frame Per Second）：评估模型检测速度时常用的指标是 FPS，即每秒帧率， 表示每秒内可以检测的图片数量。3. F1值（F1-score）：综合考虑准确率和召回率的指标，由准确率和召回率的加权调和平均值计算而得。1. 准确率（Precision）：指模型预测为正样本中实际为正样本的比例。2. 召回率（Recall）：指实际为正样本中模型预测为正样本的比例。
【笔记】FLOPs 和 FLOPS: 前者（FLOPs） 越大，说明模型的计算复杂度越高；后者（FLOPS）越大，说明硬件的计算速度越快
nyist_yangguang的博客
07-16 966
这是指一个模型在一次前向传播中需要进行的浮点运算次数，是一个衡量模型计算复杂度的指标。FLOPs越大，说明模型的计算复杂度越高。：这是指每秒能够执行的浮点运算次数，是一个衡量硬件性能的指标。FLOPS越大，说明硬件的计算速度越快。
怎么统计计算量FLOPS和参数量params
最新发布
04-14
好的，我现在需要帮助用户解决如何在PyTorch中计算ResNet模型的FLOPS和参数量的问题。根据用户提供的引用内容，他们提到了两种方法：使用ptflops库和thop库，还有torchsummaryX。首先，我要确认这些方法的正确性和...
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