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摘要
CNN 架构通常对内存和计算要求很高这使得它们对于硬件资源有限的嵌入式系统不可行。 我们提出双卷积核DualConv来构建轻量级深度神经网络。 DualConv 结合了 3×3 和 1×1 卷积核来同时处理相同的输入特征图通道并利用组卷积技术来有效地排列卷积滤波器。 DualConv 可用于任何 CNN 模型例如用于图像分类的 VGG-16 和 ResNet-50、用于对象检测的 YOLO 和 R-CNN 或用于语义分割的 FCN。 在本文中我们广泛测试了 DualConv 的分类功能因为这些网络架构构成了许多其他任务的骨干。 我们还在 YOLO-V3 上测试了 DualConv 的图像检测功能。 实验结果表明结合我们的结构创新DualConv 显着降低了深度神经网络的计算成本和参数数量同时在某些情况下令人惊讶地实现了比原始模型略高的精度。 我们使用 DualConv 将轻量级 MobileNetV2 的参数数量进一步减少了 54%而在 CIFAR-100 数据集上的准确率仅下降了 0.68%。 当参数数量不是问题时DualConv 在相同数据集上将 MobileNetV1 的准确率提高了 4.11%。 此外DualConv 显着提高了 YOLO-V3 目标检测速度并将其在 PASCAL VOC 数据集上的准确率提高了 4.4%。
(a) 标准卷积、(b) 深度可分离卷积、© 组卷积、(d) 异构卷积和 (e) 所提出的双卷积的卷积滤波器设计。 M是输入通道数即输入特征图的深度N是卷积滤波器的数量也是输出通道的数量即输出特征图的深度Di是宽度和高度维度 输入特征图的K×K是卷积核大小G是组卷积和对偶卷积中的组数1/P是异构卷积中3×3卷积核的比例。 请注意异构滤波器以移位的方式排列[18]。
我们提出了 DualConv它将 3×3 组卷积与 1×1 逐点卷积相结合解决了跨通道通信和原始输入特征图中信息保存的问题。 与 HetConv 相比DualConv 通过添加最少的参数来提高网络性能。 DualConv应用于常见的网络结构来执行图像分类和目标检测。 通过比较标准卷积和 DualConv 的实验结果证明了所提出的 DualConv 的有效性和效率。 从实验结果可以看出DualConv 可以集成在标准网络架构和轻量级网络架构中以提高网络精度并减少网络参数、计算成本和推理时间。 我们还证明了 DualConv 可以很好地适应各种图像数据集并具有很强的泛化能力。 未来的研究工作将集中在嵌入式设备上的部署以进一步证明 DualConv 在实际应用中的效率。
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2 修改步骤
2.1 修改YAML文件
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2.2 新建.py
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2.3 修改tasks.py
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三、验证是否成功即可
执行命令
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