1.简介1.1 应用背景与云端的GPU设备相比,端侧的设备在成本和功耗方面具有明显优势。但在端侧的设备具有更小的内存,更小的算力,这对移动端的模型带来了更高的要求,端测模型需要满足模型尺寸小、计算复杂度低、电池耗电量低、部署灵活等条件。设备类型设备名显存/内存浮点算力GPURTX 308010G29117 GFLOPSGPURTX 2080 Ti11G16626 GFLOPS端侧设备树莓派4...
1.原论文ECCV2018--ShuffleNet V2: Practical Guidelines for Efficient CNN Architecture Design2.设计理念目前衡量模型复杂度的一个通用指标是FLOPs,具体指的是multiply-add数量,但是这却是一个间接指标,因为它不完全等同于速度。如图1中的(c)和(d)可以看到相同FLOPs的两个模型,其速度却存在差...
1.下载ncnn源码项目地址:https://github.com/Tencent/ncnngit clone https://github.com/Tencent/ncnn.git cd ncnn git submodule update --init2.安装依赖2.1 通用依赖gitg++cmakeprotocol buffer (protobuf) headers files and ...
FLOPS与FLOPsFLOPS:注意全大写,是floating point operations per second的缩写,意指每秒浮点运算次数,理解...
一些轻量级的网络,如mobileNet中,会有深度可分离卷积depthwise separable convolution,由depthwise(DW)和pointwise(PW)两个部分结合起来,用来提取特征feature map。相比常规的卷积操作,其参数数量和运算成本比较低。1.常规卷积操作对于一张5×5像素、三通道(shape为5×5×3),经过3×3卷积核的卷积层(假设输出通道数为...