#今日论文推荐# 顶刊IJCV 2022！华为GhostNet再升级，全系列硬件上最优极简AI网络

GhostNet作为近年来最流行的轻量级神经网络架构，其在ARM和CPU端的应用已经非常广泛。而在GPU和NPU这种并行计算设备上，原版GhostNet并没有体现出优势。最近，华为诺亚的研究者针对GPU等设备的特点，巧妙引入跨层的廉价操作，减少计算量的同时减少的内存数据搬运，基于此设计了GPU版GhostNet。实验表明，G-GhostNet在现有GPU设备上达到了速度和精度的最佳平衡。在华为自研NPU昇腾310上，G-GhostNet的速度比同量级ResNet要快30%以上。该论文已被计算机视觉顶级期刊IJCV收录。

基于卷积神经网络的推理模型在以计算机视觉为基础的各个终端任务如图像识别、目标检测、实力分割等场景中都有广泛的应用。传统的基础神经网络往往由于规模较大的参数与计算量，导致各项终端任务无法实时工作。现有的轻量级推理网络（MobileNet, EfficientNet, ShuffleNet）都是针对CPU、ARM等移动设备设计而成，在GPU等基于大吞吐量设计的处理单元上的表现却不尽人意，推理速度甚至比传统的卷积神经网络更慢。随着硬件基础的提升，云服务器、手机等端侧设备也配备了大量的GPU模块，设计出更适合GPU的推理模型具有重大的学术和商业价值。
因此，新版GhostNet重点关注在GPU设备上能快速推理的卷积神经网络，设计出用更少计算量和参数量达到更高推理速度和更高测试精度的模型。我们考虑了现有的由深度可分离卷积和残差组成的卷积模块在GPU设备上的不足，提出一种利用跨层廉价操作产生Ghost特征的基础网络结构。现有的轻量级网络主要依赖深度可分离卷积来组成卷积层，进一步堆叠形成具有特定输出通道数的模块，最后组成整体网络。我们设计的模块首先由传统卷积层堆叠而成，模块中的每一层都利用廉价操作产生Ghost特征并融合作为模块输出，最后的卷积神经网络由几个这样的大模块堆叠而成。

论文题目：GhostNets on Heterogeneous Devices via Cheap Operations
详细解读：https://www.aminer.cn/research_report/62ce6fbe7cb68b460fea24a1https://www.aminer.cn/research_report/62ce6fbe7cb68b460fea24a1
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