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9月14日消息，來自華為諾亞方舟實(shí)驗(yàn)室的一篇論文近日被CVPR 2020接收。該論文提出了一種新型的端側(cè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)GhostNet，該架構(gòu)可以在同樣精度下，速度和計(jì)算量均少于SOTA算法。該論文提供了一個(gè)全新的Ghost模塊，旨在通過廉價(jià)操作生成更多的特征圖。該Ghost模塊即插即用，通過堆疊Ghost模塊得出Ghost bottleneck，進(jìn)而搭建輕量級(jí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)——GhostNet。在ImageNet分類任務(wù)，GhostNet在相似計(jì)算量情況下Top-1正確率達(dá)75.7%，高于MobileNetV3的75.2%。目前，該架構(gòu)已開源。