作者等人利用观察到的阶段性特征冗余,设计G-Ghost模块并应用于GPU等设备,实现了一个在GPU上具有SOTA性能的轻量级CNN。G-Ghost中g_ghost_regnetx_160模型在ImageNet上取的了79.9%的成绩。
我这篇文章主要讲解如何使用G-Ghost完成图像分类任务,接下来我们一起完成项目的实战。经过测试,G-Ghost在植物幼苗数据集上实现了97+%的准确率。
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