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谷歌开发新模型EfficientNets，缩放CNN的精度与效率超越现有模型

编译 | 老张 发布 | ATYUN订阅号 卷积神经网络（CNN）通常以固定的资源成本开发，然后进行缩放，以便在获得更多资源时得到更好的精度。...传统的模型缩放方法是任意增加CNN的深度或宽度，或者使用较大的输入图像分辨率进行训练和评估。虽然这些方法确实提高了精度，但它们通常需要繁琐的手动调优，而且常常会产生次优性能。...如果我们能找到一种更有原则的方法来缩放CNN，以获得更好的精度和效率，那将会怎样呢？ 与任意缩放网络尺寸的传统方法（例如宽度，深度和分辨率）不同，该方法使用固定的缩放系数集合均匀地缩放每个维度。...复合模型缩放：更好地缩放CNN 为了了解缩放网络的效果，我们系统地研究了缩放模型不同维度的影响。...通常，EfficientNet模型实现了比现有CNN更高的精度和效率，将参数大小和FLOPS降低了一个数量级。 ?

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速度与精度的结合：Faster R-CNN模型的性能剖析

本文深入探讨了基于深度学习的Faster R-CNN模型，这是一种革命性的目标检测框架，它通过引入区域提议网络（Region Proposal Network, RPN）显著提高了目标检测的速度和准确性...三、FASTER R-CNN模型分析Faster R-CNN 是一种深度学习基础的目标检测框架，它通过引入区域提议网络（Region Proposal Network, RPN）来改进目标检测的速度和准确性...MS COCO：包含 80 个类别，数据集更大，更复杂，用于进一步评估模型的泛化能力。预训练：使用ImageNet预训练模型，这些模型已经在图像分类任务上训练，具有很好的特征提取能力。...使用Faster R-CNN系统在MS COCO测试开发集上的目标检测结果，模型为VGG-16，训练数据为COCO训练集(42.7% mAP@0.5)，每个输出框都与一个类别标签和0,1中的softmax...随着技术的不断进步，我们可以期待Faster R-CNN及其衍生模型在未来的应用中将发挥更大的作用，推动目标检测技术向更高层次发展。

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    模型压缩：CNN和Transformer通用，修剪后精度几乎无损，速度提升40%

    随着目标检测的蓬勃发展，近年来提出了几种深度卷积神经网络模型，例如R-CNN、SSD和YOLO等。...然后，重新参数化技术可以合并BatchNorm层、相邻的卷积或全连接层，并跳过连接，如下图所示： Depth Pruner on CNN 将新方法应用于CNN模型可以参考上图所示的管道。...将获得修剪后的CNN模型。对于普通的CNN模型，可以定义可以包括两个或多个顺序卷积层的块。...作者将模型分为不同 Level ，深度剪枝方法在不同 Level 上实现了可比速度下的更高精度： 在今天分享中，研究者为有效的CNN和Vision Transformer模型提供了一个统一的深度修剪器，...提出了一种新的块修剪方法和渐进训练策略，以更好地利用基线模型权重。在子网合并过程中，使用重新参数化技术使子网变得更浅、更快。将新方法应用于几个CNN模型和transformer模型。

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    模型压缩：CNN和Transformer通用，修剪后精度几乎无损，速度提升40%

    随着目标检测的蓬勃发展，近年来提出了几种深度卷积神经网络模型，例如R-CNN、SSD和YOLO等。...然后，重新参数化技术可以合并BatchNorm层、相邻的卷积或全连接层，并跳过连接，如下图所示： Depth Pruner on CNN 将新方法应用于CNN模型可以参考上图所示的管道。...将获得修剪后的CNN模型。对于普通的CNN模型，可以定义可以包括两个或多个顺序卷积层的块。...作者将模型分为不同 Level ，深度剪枝方法在不同 Level 上实现了可比速度下的更高精度： 在今天分享中，研究者为有效的CNN和Vision Transformer模型提供了一个统一的深度修剪器，...提出了一种新的块修剪方法和渐进训练策略，以更好地利用基线模型权重。在子网合并过程中，使用重新参数化技术使子网变得更浅、更快。将新方法应用于几个CNN模型和transformer模型。

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    Tansformer | 详细解读：如何在CNN模型中插入Transformer后速度不变精度剧增？

    H-MHSA模块很容易插入到任何CNN架构中，并且可以通过反向传播进行训练。作者称这种新的Backbone为TransCNN，它本质上继承了transformer和CNN的优点。...4将Transformer插入到CNN中 本文和之前将CNN与Transformer的方法一样遵循普遍做法，在网络Backbone中保留3D特征图，并使用全局平均池化层和全连接层来预测图像类别。...在ImageNet验证集上，当训练为100个epoch时，提出的具有SiLU的跨网络网络(TransCNN)在ImageNet验证集上获得80.1%的top-1精度。...GELU的TransCNN得到79.7%的top-1精度，略低于SiLU。...5实验 5.1 ImageNet图像分类 通过上表可以看出，将H-MHSA插入到相应的卷积模型中，可以以很少的参数量和FLOPs换取很大的精度提升。

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    模型压缩部署神技 | CNN与Transformer通用，让ConvNeXt精度几乎无损，速度提升40%

    在这些应用中，模型优化的追求突出地表现为一个普遍的需求，它提供了提高模型推理速度的潜力，同时最小化精度折衷。这一追求包括各种技术，尤其是模型削减、量化以及高效模型设计。...由于模块削减通常导致模型深度减少，因此也称为深度削减器。 卷积神经网络（CNN）模型的设计演变导致了更高效模型的开发。...主要贡献可以总结如下： 提出了一种统一的、高效的深度剪枝方法，用于优化CNN和视觉 Transformer 模型 提出了一种用于子网优化的渐进训练策略，并与使用重参化技术的新的模块削减策略相结合 在CNN...Depth Pruner on CNN 将UPDP应用于CNN模型，可以参考图2中的流程。首先，需要找到基本模块，并通过参考图2中的剪枝块设计相应的剪枝模块。对于块中的激活层，用恒等层替换。...可以得到剪枝的CNN模型。对于普通的CNN模型，作者可以定义可以包含两个或多个连续卷积层的模块。

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    CNN模型之SqueezeNet

    01.引言 SqueezeNet是Han等提出的一种轻量且高效的CNN模型，它参数比AlexNet少50x，但模型性能（accuracy）与AlexNet接近。...在可接受的性能下，小模型相比大模型，具有很多优势： 更高效的分布式训练，小模型参数小，网络通信量减少； 便于模型更新，模型小，客户端程序容易更新； 利于部署在特定硬件如FPGA，因为其内存受限。...Han等将CNN模型设计的研究总结为四个方面： 模型压缩：对pre-trained的模型进行压缩，使其变成小模型，如采用网络剪枝和量化等手段； 对单个卷积层进行优化设计，如采用1x1的小卷积核，还有很多采用可分解卷积..., name="expand_3x3") return tf.concat([expand_1x1, expand_3x3], axis=3) 05.总结 本文简单介绍了移动端CNN...模型SqueezeNet，其核心是采用模块的卷积组合，当然做了一些trick，更重要的其结合深度模型压缩技术，因此SqueezeNet算是结合了小模型的两个研究方向：结构优化和模型压缩。

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    CNN模型之ShuffleNet

    作者：叶　虎 编辑：李文臣 引言 1 ShuffleNet是旷视科技最近提出的一种计算高效的CNN模型，其和MobileNet和SqueezeNet等一样主要是想应用在移动端。...所以，ShuffleNet的设计目标也是如何利用有限的计算资源来达到最好的模型精度，这需要很好地在速度和精度之间做平衡。...ShuffleNet的核心是采用了两种操作：pointwise group convolution和channle shuffle，这在保持精度的同时大大降低了模型的计算量。...目前移动端CNN模型主要设计思路主要是两个方面：模型结构设计和模型压缩。...说点题外话，在之前计算力不足时，CNN模型有时会采用group convolution，而随着计算力的提升，目前大部分的CNN采用dense channle connections，但是现在一些研究又转向了

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    CNN模型之SqueezeNet

    作者： 叶 虎 编辑：赵一帆 01 引言 SqueezeNet是Han等提出的一种轻量且高效的CNN模型，它参数比AlexNet少50x，但模型性能（accuracy）与AlexNet接近。...在可接受的性能下，小模型相比大模型，具有很多优势： 更高效的分布式训练，小模型参数小，网络通信量减少； 便于模型更新，模型小，客户端程序容易更新； 利于部署在特定硬件如FPGA，因为其内存受限。...Han等将CNN模型设计的研究总结为四个方面： 模型压缩：对pre-trained的模型进行压缩，使其变成小模型，如采用网络剪枝和量化等手段； 对单个卷积层进行优化设计，如采用1x1的小卷积核，还有很多采用可分解卷积..., name="expand_3x3") return tf.concat([expand_1x1, expand_3x3], axis=3) 05 总结 本文简单介绍了移动端CNN...模型SqueezeNet，其核心是采用模块的卷积组合，当然做了一些trick，更重要的其结合深度模型压缩技术，因此SqueezeNet算是结合了小模型的两个研究方向：结构优化和模型压缩。

    1.9K71

    CNN经典模型汇总

    本文主要对CNN领域的经典模型进行汇总，算是对近期的学习做一个小总结。...CNN模型汇总 一、LeNet5 模型 LeNet5 诞生于 1994 年，是最早的卷积神经网络之一，并且推动了深度学习领域的发展。...（3）在CNN中使用重叠的最大池化。此前CNN中普遍使用平均池化，AlexNet全部使用最大池化，避免平均池化的模糊化效果。...五、ResNets模型 对于深度神经网络来说，VGGNets证明了加深网络层次是提高精度的有效手段，但是由于梯度弥散的问题导致网络深度无法持续加深。...如论文里所说，类似VGGNet的结构在超过20个参数层以后，收敛效果会大打折扣，准确率比较差，但是简单地加入一些“捷径”(shortcut)连接边后，使其转变为残差结构，收敛效果都急剧提高，精度也随着训练次数地增加持续提高

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    CNN模型之MobileNet

    图1为近几年来CNN在ImageNet竞赛的表现，可以看到为了追求分类准确度，模型深度越来越深，模型复杂度也越来越高，如深度残差网络（ResNet）其层数已经多达152层。 ?...图0 CNN在ImageNet上的表现（来源：CVPR2017） However，在某些真实的应用场景如移动或者嵌入式设备，如此大而复杂的模型是难以被应用的。...所以，研究小而高效的CNN模型在这些场景至关重要，至少目前是这样，尽管未来硬件也会越来越快。 目前的研究总结来看分为两个方向：一是对训练好的复杂模型进行压缩得到小模型；二是直接设计小模型并进行训练。...本文的主角MobileNet属于后者，其是Google最近提出的一种小巧而高效的CNN模型，其在accuracy和latency之间做了折中。 下面对MobileNet做详细的介绍。...后面我们会介绍其他的移动端CNN模型 参考资料 1.

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    PyTorch实现TPU版本CNN模型

    本文演示了如何使用PyTorch和TPU实现深度学习模型，以加快训练过程。 在这里，我们使用PyTorch定义了一个卷积神经网络（CNN）模型，并在PyTorch/XLA环境中对该模型进行了训练。...XLA将CNN模型与分布式多处理环境中的Google Cloud TPU（张量处理单元）连接起来。在这个实现中，使用8个TPU核心来创建一个多处理环境。...python pytorch-xla-env-setup.py --version $VERSION 一旦安装成功，我们将继续定义加载数据集、初始化CNN模型、训练和测试的方法。...模型定义为PyTorch实例，以及用于加载数据、训练模型和测试模型的函数。...因此，我们可以得出这样的结论：使用TPU实现深度学习模型可以实现快速的训练，正如我们前面所看到的那样。 在不到5分钟的时间内，对50个epoch的40000张训练图像进行了CNN模型的训练。

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    ViT模型架构和CNN区别

    听起来很简单，但是 ViT 需要在海量数据集上预训练，然后在下游数据集上进行微调才能取得较好的效果，否则效果不如 ResNet50 等基于 CNN 的模型。...Vision Transformer（VIT）与卷积神经网络（CNN）相比 在某些情况下可以表现出更强的性能，这是由于以下几个原因： 全局视野和长距离依赖：ViT引入了Transform模型的注意力机制...这使得ViT可以处理不同位置的图像块，并学习它们之间的位置关系， 相比之下，CNN在卷积和池化过程中会导致空间信息的丢失，对位置不敏感。...由于ViT基于Transform模型，它可以从大量的数据中学习到更丰富、更复杂的图像特征表示。 相比之下，CNN在小样本数据集上可能需要更多的数据和调优才能取得好的结果。...可解释性和可调节性： ViT的自注意机制使其在解释模型预测和注意力权重时具有优势。 相比之下，CNN的特征表示通常较难解释，因为它们是通过卷积和池化操作获得的。

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    CNN结构设计技巧-兼顾速度精度与工程实现

    总纲 cnn中各个参数的辩证矛盾。 深度决定了网络的表达能力，网络越深学习能力越强。...先训一个大模型然后裁剪，也许比直接训一个小模型性能好。...如果你的一阶段检测模型得不到好的分类结果，考虑两阶段，先检测再分类。 检测模型里的预训练模型是有用的，至少能提升前景背景的检测区分度。...各种魔改的softmax能更好的增大类间差距，能够更好的分开softmax分不开的类别 如果你的分类精度不够是样本不均衡造成的，考虑使用focal loss。...另外，数学意义上的cnn是平移不变的，位置信息是通过padding泄露出来，所以fc直接回归landmark相当于用padding去拟合位置信息，另外回归模型都有着全局感受野，这样相当于没有空间注意力（

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    建议背诵 | 字节用4大准则教你设计一个拥有CNN的速度，Transformer精度的模型！

    和Late CNN。...事实上，该模型必须应对部署过程中的环境不确定性，这涉及到硬件感知特性，例如内存访问成本和I/O吞吐量。...在这种直接准确的指导下，重新绘制了图1中几种现有竞争模型的准确性和效率权衡图。 如图1所示，Transformer具有性能良好的优势，而CNN则成功地实现了高效率。...这些观察促使提出一个问题：如何设计一个性能与Transformer一样好、预测与ResNet一样快的模型？ 为了回答这个问题，作者系统地探索了CNN和Transformer的混合设计。...描述如下 从图 1(a) 和表 1 可以看出，BottleNeck Block 更高效，具有更高的 TeraFLOPS，而 Transformer Block更强大，在 ImageNet 上具有更好的精度

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