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9月14日消息，來自華為諾亞方舟實驗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神經網絡架構GhostNet，該架構可以在同樣精度下，速度和計算量均少于SOTA算法。該論文提供了一個全新的Ghost模塊，旨在通過廉價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，進而搭建輕量級神經網絡——GhostNet。在ImageNet分類任務，GhostNet在相似計算量情況下Top-1正確率達75.7%，高于MobileNetV3的75.2%。目前，該架構已開源。