论文链接：https://arxiv.org/pdf/2303.03667v2.pdf

一、论文介绍

为了设计快速神经网络，许多工作都集中在减少浮点运算（FLOPs）的数量上。然而，作者观察到FLOPs的这种减少不一定会带来延迟的类似程度的减少。这主要源于每秒低浮点运算（FLOPS）效率低下。
为了实现更快的网络，作者重新回顾了FLOPs的运算符，并证明了如此低的FLOPS主要是由于运算符的频繁内存访问，尤其是深度卷积。因此，本文提出了一种新的partial convolution（PConv），通过同时减少冗余计算和内存访问可以更有效地提取空间特征。
基于PConv进一步提出FasterNet，这是一个新的神经网络家族，它在广泛的设备上实现了比其他网络高得多的运行速度，而不影响各种视觉任务的准确性。例如，在ImageNet-1k上小型FasterNet-T0在GPU、CPU和ARM处理器上分别比MobileVitXXS快3.1倍、3.1倍和2.5倍，同时准确度提高2.9%。
大模型FasterNet-L实现了令人印象深刻的83.5%的TOP-1精度，与Swin-B不相上下，同时GPU上的推理吞吐量提高了49%，CPU上的计算时间也节省了42%。

1、简介

神经网络在图像分类、检测和分割等各种计算机视觉任务中经历了快速发展。尽管其令人印象深刻的性能为许多应用程序提供了动力，但