介绍

摘要

轻量级卷积神经网络（CNNs）专为移动设备上的应用而设计，具有更快的推理速度。卷积操作只能捕获窗口区域内的局部信息，这限制了性能的进一步提升。将自注意力引入到卷积中可以很好地捕获全局信息，但这将大大增加实际速度的负担。在本文中，我们提出了一种硬件友好的注意力机制（称为DFC注意力），然后为移动应用呈现了一个新的GhostNetV2架构。所提出的DFC注意力基于全连接层构建，不仅可以在常见硬件上快速执行，还能捕获长距离像素之间的依赖关系。我们进一步重新审视了之前GhostNet中的表达性瓶颈，并提出通过DFC注意力增强通过廉价操作产生的扩展特征，以便GhostNetV2块可以同时聚合局部和长距离信息。广泛的实验展示了GhostNetV2相较于现有架构的优越性。例如，在ImageNet上，它以167M FLOPs实现了75.3%的top-1准确率，显著超过了具有类似计算成本的GhostNetV1（74.5%）。源代码将在 https://github.com/huawei-noah/Efficient-AI-Backbones/tree/master/ghostnetv2_pytorch 和 https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/research/cv/ghostnetv2 上提供。

创新点

GhostNetV2的创新点总结如下：

增强的特征表达能力&

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