全家桶,旷视研究院开源轻量级模型ShuffleNet系列

开源链接:https://github.com/megvii-model/ShuffleNet-Series

ShuffleNet Series

ShuffleNet Series 开源的算法皆由旷视研究院(MEGVII Research)原创。

Introduction

ShuffleNet Series涵盖以下6个模型:

1、ShuffleNetV1: ShuffleNet: An Extremely Efficient Convolutional Neural Network for Mobile Devices

2、ShuffleNetV2: ShuffleNet V2: Practical Guidelines for Efficient CNN Architecture Design

3、ShuffleNetV2+: ShuffleNetV2 的增强版

4、ShuffleNetV2.Large: ShuffleNetV2 的深化版

5、OneShot: Single Path One-Shot Neural Architecture Search with Uniform Sampling 

6、DetNAS: DetNAS: Backbone Search for Object Detection

  • 论文链接:https://arxiv.org/abs/1903.10979

Details

ShuffleNetV2+:下表是 ShuffleNetV2+ 和 MobileNetV3 的对比。

ShuffleNetV2:下表是 ShuffleNetV2 和 MobileNetV2 的对比。

ShuffleNetV2.Large:下表是 ShuffleNetV2.Large 和 SENet 的对比。

ShuffleNetV1:下表是 ShuffleNetV1 和 MobileNetV1 的对比。

OneShot:下表是 Single Path One-Shot NAS 和其他 NAS 方法的对比。       

DetNAS:下表是 DetNAS 和 ResNet 在 ImageNet 上的对比。

欢迎同学们 Star and Fork!

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