移动端设备自适应高效卷积

最新推荐文章于 2025-08-17 20:57:37 发布
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该博客介绍了单支路的神经架构搜索模型，可自动为移动端设备设计高精度低延时网络。新架构能在4小时内完成搜索，采用新的单支路搜索方法，利用共享卷积核参数提高搜索效率5000倍，实现高精度，并给出论文和代码地址。

Single-Path NAS: Device-Aware Efficient ConvNet Design

自动的为移动端设备设计高精度低延时的网络，提出了单支路的神经架构搜索模型。新提出的架构可以在4小时内完成搜索，包括新的单支路搜索方法，利用共享卷积核参数将冗余参数化的卷积编码全部的架构决策空间，提高了搜索效率（5000x），实现了高精度。(from CMU，Joint Workshop on On-Device Machine Learning & Compact Deep Neural Network Representations ODML-CDNNR 2019. ICML 2019 Workshop.)
论文地址：https://arxiv.org/pdf/1905.04159.pdf
代码地址：https://github.com/dstamoulis/single-path-nas

全自适应动态卷积：计算机视觉的即插即用技术
IlgCrystal的博客
09-24 566
全自适应动态卷积是一种能够自动适应输入尺寸和形状的卷积操作，它在计算机视觉领域具有重要的应用价值。本文介绍了全自适应动态卷积的原理，并提供了一个使用动态卷积的图像分类示例代码。通过使用全自适应动态卷积，我们可以更加灵活地处理不同尺寸和形状的输入数据，提升计算机视觉任务的性能。计算机视觉领域中的动态卷积是一种重要的技术，它能够适应不同尺寸和形状的输入。本文将介绍全自适应动态卷积的原理，并提供相应的源代码示例。在进行卷积操作时，根据输入特征图的尺寸和形状，动态地选择合适的动态卷积核进行卷积计算。
CVPR2021 | PAConv：一种位置自适应卷积，点云分类、分割任务表现SOTA
3D视觉工坊
04-19 2434
导读： 由香港大学CVMI Lab和牛津大学合作提出了一种点云上具有动态内核组装的位置自适应卷积——PAConv: Position Adaptive Convolution with ...
Python-pacnet像素自适应卷积神经网络
08-11
Pixel-Adaptive Convolutional Neural Networks (CVPR '19)
ARConv项目解析：自适应卷积核的动态卷积实现
gitblog_07153的博客
06-19 350
ARConv项目解析：自适应卷积核的动态卷积实现 引言 在深度学习领域，卷积神经网络(CNN)作为计算机视觉任务的基础架构已经取得了巨大成功。然而，传统的卷积操作使用固定尺寸的卷积核，这种刚性结构可能限制了模型对不同尺度特征的适应能力。WangXueyang-uestc团队提出的ARConv项目为解决这一问题提供了创新思路。 ARConv的核心思想 ARConv(Adaptive Resoluti...
移动端自适应
hejiaying68的博客
09-25 604
一. 在HTML的头部加入meta标签 　　　　在HTML的头部，也就是head标签中增加meta标签，告诉浏览器网页宽度等于设备屏幕宽度，且不进行缩放，代码如下： <meta name="viewport" content="width=device-width,user-scalable=no,initial-scale=1.0,maximum-scale=1.0,minimum-s...
动态卷积：自适应调整卷积参数，显著提升模型表达能力 CVPR 2020
我爱计算机视觉
06-08 7242
本文转载自微软研究院AI头条。编者按：轻量级卷积神经网络能够在较低的计算预算下运行，却也牺牲了模型性能和表达能力。对此，微软 AI 认知服务团队提出了动态卷积，与传统的静态卷积（每层单个...
频域自适应空洞卷积FADC详解
hasakie的博客
01-11 1545
通过FADC的自适应膨胀率机制，模型能够根据目标的大小和复杂度动态调整感受野，从而在保持计算效率的同时，最大化检测准确性。这是因为自适应膨胀率能够根据不同位置的特征需求，灵活调整感受野的大小，从而在保持计算效率的同时，最大化模型的表征能力。通过这种方式，AdaKern模块成功地平衡了有效带宽和感受野大小之间的矛盾，为FADC在各种复杂的视觉任务中取得了优异性能奠定了坚实的基础。这种创新的设计不仅提高了模型的表征能力，还为计算机视觉领域提供了一种新的思路，有望推动更多高性能、低延迟的视觉模型的开发。
机器学习专栏（85）：轻量化AI模型部署实战——移动端与嵌入式设备高效推理指南
Conan_0728的博客
05-19 1286
轻量化模型部署在移动端AI应用中至关重要，主要解决模型体积大、计算资源有限和能耗高的问题。通过优化，模型体积可从200MB压缩至5MB，下载时间从30秒降至1秒，推理速度从2秒/次提升至50ms/次，电池续航提升300%。TFLite技术通过模型转换、FlatBuffers优化和算子融合等手段，显著提升性能。量化技术如FP16、INT8和QAT进一步减小模型大小并提升推理速度。嵌入式设备部署需考虑硬件性能和优化策略，如内存占用分析和多线程配置。浏览器端AI推理可通过WebGL加速和WebAssembly优化
YOLOv13+MBConv模块深度解析：融合EfficientNet、MobileNe移动端高效卷积的核心技术,简化Squeeze-and-Excitation（SE）注意力机制
最新发布
FJN110的博客
08-17 352
MBConv模块通过倒置残差结构、深度可分离卷积和高效注意力机制的巧妙结合，实现了计算效率和模型性能的完美平衡。从您提供的代码实现可以看出，这是一个经过精心优化的版本，集成了现代深度学习的多项先进技术。 这种设计不仅推动了移动端AI的发展，也为整个深度学习领域提供了宝贵的设计思路。随着硬件技术的不断进步和新的优化算法的出现，MBConv及其变体将继续在高效神经网络架构设计中发挥重要作用，为实现更加普及和实用的人工智能应用奠定坚实的技术基础。
深度学习中小知识点系列(二十四) 深入解读可分离卷积以及深度学习中的八种卷积
专注于人工智能学习，总结
12-18 1075
深入浅出可分离卷积。
电信设备-一种基于移动端窗帘图像模型生成的方法.zip
09-19
4. **适应性调整**：根据移动端设备的不同硬件配置，模型可能需要具备自适应能力，能根据设备性能动态调整计算策略，以实现最佳的性能与功耗平衡。 5. **图像合成技术**：为了生成窗帘图像，可能涉及到图像合成技术...
单路径NAS：导出设备优化网络的快速神经网络架构搜索技术
04-12
单路径NAS：导出设备优化网络的快速神经网络架构搜索技术，Thoughts on Single-Path NAS — A fast neural architecture search technique for deriving a device-optimized network。
Single-Path-One-Shot-NAS:在Pytorch中使用单个GPU重建了SPOS（具有均匀采样的单路径单发神经体系结构搜索）
05-05
单路径一枪NAS 此存储库提供了Zichao Guo等人基于Pytorch的SPOS（）的实现。 al。 此仓库仅包含“块搜索”以供参考。 在ImageNet上训练该网络非常耗时，这使我无法在现有资源下完成实验。 因此，此回购协议主要集中在CIFAR-10上，非常感谢Zichao Guo在某些细节上的建议。 但是，与仍有一些差异，例如数据预处理和一些超级参数。 我已经对CIFAR-10数据集进行了超网训练，并随机采样了1K模型进行验证。 模型检查点和精度分布如下： 超级网 随机搜索 环境环境 Python == 3.6.8, Pytorch == 1.1.0, CUDA == 9.0.176, cuDNN == 7.3.0, GPU == Single GTX 1080Ti 数据集 SPOS可以直接在CIFAR-10和ImageNet上进行训练。 可以使用此代码自动下载CIFA
动态卷积：自适应调整卷积参数，显著提升模型表达能力
10-24 2884
编者按：轻量级卷积神经网络能够在较低的计算预算下运行，却也牺牲了模型性能和表达能力。对此，微软 AI 认知服务团队提出了动态卷积，与传统的静态卷积（每层单个卷积核）相比，根据注意力动态叠加多个卷积核不仅显著提升了表达能力，额外的计算成本也很小，因而对高效的 CNN 更加友好，同时可以容易地整合入现有 CNN 架构中。 轻量级卷积神经网络（light-weight convolutional neural network）因其较低的计算预算而限制了 CNN 的深度（卷积层数）和宽度（通道数），不仅导致模型性
改进YOLO系列 | Microsoft 团队 | Dynamic Convolution ：自适应地调整卷积参数
weixin_39818775的博客
06-16 1424
YOLO（You Only Look Once）是一种目标检测算法，以其速度和精度著称。本文将介绍YOLO系列的改进，包括Microsoft团队提出的Dynamic Convolution（动态卷积）。Dynamic Convolution通过自适应调整卷积参数来解决尺度变化和小目标检测的问题。Dynamic Convolution的核心是使用自注意力机制计算每个卷积核的注意力权重。# 计算注意力权重。
PAConv位置自适应卷积＜论文＞
cocapop的博客
04-28 1025
题目：PAConv: Position Adaptive Convolution with Dynamic Kernel Assembling on。将我们的PAConv集成到经典的基于mlp的点云管道中，而不改变网络配置。通过动态组装存储在权重库中的基本权重矩阵来构造卷积核。PAConv:点云上动态核组装的位置自适应卷积。结合权值矩阵来降低学习过程的复杂性。位置自适应卷积(PAConv)
ARConv自适应矩形卷积网络初步解析（1）
2303_81806449的博客
04-20 1309
基于卷积神经网络在遥感图像全色锐化技术显著提升了遥感图像的整体质量，但随着遥感图像的精度不断增加，传统卷积神经网络的缺陷逐渐显露出来，主要的问题有：卷积操作的采样位置被限制在固定的方形窗口内；采样点的数量是预设且不可变的。由于遥感图像中的物体形状大小各异，固定的卷积核必然导致诸多精度和计算量的问题。而在ARconv论文中，介绍了自适应矩形卷积网络能够很好地解决上述难题。接下来将为大家浅析自适应矩形网络的主要思想和基本的实现方法。
卷积神经网络的自适应学习
AGI×大数据，开启智能时代的认知跃迁；解码AGI，赋能数据驱动的智能革命。
03-19 750
1. 背景介绍 1.1 人工智能的崛起 随着计算机技术的飞速发展，人工智能已经成为了当今科技领域的热门话题。在众多的人工智能技术中，深度学习尤为引人注目。深度学习是一种模拟人脑神经网络的机器学习方法，它可以自动地从大量数据中学习特征，并在各种任务中取得了显著的成果。
【全局谐波偏置:局部上下文自适应卷积核】
weixin_43690932的博客
03-29 1486
仅供自己参考
yolov8卷积模块
03-19
**高效卷积（PConv）** - **CVPR2023优化**：减少25%计算量和内存访问[^4] ```python class PConv(nn.Module): def __init__(self, in_ch, ratio=1/4): super().__init__() self.part_ch = int(in_ch * ratio) ...
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