PyTorch图像模型，脚本，预训练权重-（SE）ResNet / ResNeXT，DPN，EfficientNet，MixNet，MobileNet-V3 / V2 / V1，MNASNet，单路径NAS，FBNet等更多PyTorch图像模型等2020年11月11日，变更组合：DenseNet模型已更新，其中包括从Torchvision中提高了内存效率（修复了错误），模糊池和深茎添加，增加了VoVNet V1和V2模型，将39 V2变体（ese_vovnet_39b）训练为79.3 top-1激活工厂以及新的激活：选择在模型创建时执行操作，以便在使用与添加了脚本或跟踪（ONNX导出）hard_mish（实验性）兼容的激活时更加灵活

此仓库仅实现GhostNet的演示代码。 请移至以获取更多详细信息。 幽灵网 此存储库提供了CVPR 2020论文Pytorch演示实现。 带有预训练模型的TensorFlow / PyTorch实现可在。 要求 该代码已在Python3 PyTorch 1.0+上进行了验证。 用法 用法示例： import torch from ghost_net import ghost_net model = ghost_net(width_mult=1.0) input = torch.randn(32,3,224,224) y = model(input) print(y) GhostNet简介 GhostNet：廉价运营带来的更多功能。 CVPR2020。 韩开，王云和，田琦，郭建元，徐春景，徐昌。 方法 表现 GhostNet击败了其他SOTA轻量级CNN，例如MobileNetV