Вышел новый выпуск Reading Club НКБТех — разбор статьи GhostNetV3.

GhostNet — семейство “лёгких” моделей, заточенных под эффективность (скорость/память) без сильной просадки по качеству. В этом видео по шагам разбираем, как архитектура развивалась от GhostNetV1 к V2 и V3, и какие инженерные решения за этим стоят.

Внутри:

• GhostModule (V1) — базовая идея “дешёвых” признаков;
• DFC Attention (V2) и сравнение с обычным self-attention;
• почему авторы опираются на depth-wise свёртки;
• ключевые идеи GhostNetV3, включая re-parameterization;
• результаты, а также нюансы обучения: knowledge distillation, learning schedule, data augmentation.

Запись:
VK
YouTube
RUTUBE