ParameterNet
时间: 2023-08-14 22:04:48 浏览: 37
ParameterNet是一种基于GhostNet的模型,是GhostNet的1.45倍版本。ParameterNet-300M通过将GhostNet-300M中的传统卷积层替换为动态卷积来构建。默认情况下,动态卷积专家的数量设置为4。在ImageNet-22K上对GhostNet进行预训练并不能提高性能,而使用ImageNet-22K预训练的ParameterNets相比常规的ImageNet-1K训练可以提高约2%的性能。作者还评估了ParameterNet和其他代表性模型的推断速度,并发现ParameterNet在性能上优于广泛使用的ResNet和Swin Transformer,同时在精度和延迟之间取得了更好的权衡。\[1\]\[2\]\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [ParameterNet](https://blog.csdn.net/qq_29788741/article/details/131564993)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]