PP-LCNet

发表于2025-12-03|更新于2025-12-03|论文阅读

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PP-LCNet

PP-LCNet《A lightweight CPU convolutional Neural network》百度的

前有阿里团队针对Nvidia-GPU端加速而设计的高推理速度高性能的GENet，现有百度团队针对Intel-CPU端加速而设计的高推理速度&高性能的LCNet。本文是百度团队结合Intel-CPU端侧推理特性而设计的轻量高性能网络PP-LCNet

PP-LCNet在推理延迟-精度均衡方面大幅优于ShuffleNetV2、MobileNetV2、MobileNetV3以及GhostNet

创新点

以MobileNetV1中的DepthSepConv深度可分离卷积模块（就是深度卷积+1*1卷积，并且没有残差链接）作为基础模块，构建了一个类似MobileNetV1的BaseNet，融合了当前一些新的技术
近年来，深度学习领域也提出各种更优秀的激活函数，而Swish系列则是其中的佼佼者，尤以H-Swish为最优。同样采用H-Swish替换BaseNet中的ReLU，性能大幅提升，而推理速度几乎不变。
加入SE模块，将SE模块添加到接近网络尾部的模块，SE中的两个激活函数分别为SE和H-Sigmoid
最后使用大的5*5卷积

创新点讲解

h-swish

SE模块Squeeze-and-Excitation压缩与激励

是一个很容易加入到网络中的东西
Transformation（Ftr）（转型）：首先把w*h*c通过一个卷积变成w*h*u的特征
Squeeze（全局信息嵌入）：然后把w*h*u的特征图通过全局平均池化变成一个1*1*C的一条特征
Excitation（自适应重新校正）：然后过全链接变成C/r个通道，再通过ReLU，再通过全链接变回C通道，再通过sigmod，最后是一个1*1*c的一个特征
Scale重新加权：将这个1*1*c的一个特征（被称为注意力权重）加到每一个w*h*c的每一个通道中

网络架构

文章作者: outbreak_sen

文章链接: http://outbreak-sen.github.io/2025/12/03/PP-LCNet/

版权声明: 本博客所有文章除特别声明外，均采用 CC BY-NC-SA 4.0 许可协议。转载请注明来源 This is a 部落格 of outbreak_sen！

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