GhostNet.pytorch: [CVPR 2020] GhostNet 架构
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简介：
GhostNet.pytorch 是一个基于PyTorch实现的轻量级深度学习模型，用于图像分类。该代码实现了在CVPR 2020上提出的GhostNet架构，以高效生成特征表示著称。
此仓库仅提供GhostNet的演示代码。该存储库包含了CVPR 2020论文《廉价运营带来的更多功能》在PyTorch中的实现版本。
要求：已验证该代码可在Python3以及PyTorch 1.0+环境下运行。
用法示例：
```python
import torch
from ghost_net import ghost_net
model = ghost_net(width_mult=1.0)
input = torch.randn(32, 3, 224, 224)
y = model(input)
print(y)
```
GhostNet简介：《廉价运营带来的更多功能》。CVPR2020。
韩开，王云和，田琦，郭建元，徐春景，徐昌提出的方法在性能上超越了其他SOTA轻量级CNN模型（如MobileNetV）。
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