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# HarDNet 系列
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## 目录
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* [1. 概述](#1)
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* [2. 精度、FLOPS 和参数量](#2)
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* [3. 基于 V100 GPU 的预测速度](#3)
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## 1. 概述
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HarDNet（Harmonic DenseNet）是 2019 年由国立清华大学提出的一种全新的神经网络，在低 MAC 和内存流量的条件下实现了高效率。与 FC-DenseNet-103，DenseNet-264，ResNet-50，ResNet-152 和 SSD-VGG 相比，新网络的推理时间减少了 35%，36%，30%，32% 和 45%。我们使用了包括 Nvidia Profiler 和 ARM Scale-Sim 在内的工具来测量内存流量，并验证推理延迟确实与内存流量消耗成正比，并且所提议的网络消耗的内存流量很低。[论文地址](https://arxiv.org/abs/1909.00948)。
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<a name='2'></a>
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## 2. 精度、FLOPS 和参数量
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| Model | Params (M) | FLOPs (G) | Top-1 (%) | Top-5 (%) |
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|:---------------------:|:----------:|:---------:|:---------:|:---------:|
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| HarDNet68 | 17.6 | 4.3 | 75.46 | 92.65 |
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| HarDNet85 | 36.7 | 9.1 | 77.44 | 93.55 |
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| HarDNet39_ds | 3.5 | 0.4 | 71.33 | 89.98 |
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| HarDNet68_ds | 4.2 | 0.8 | 73.62 | 91.52 |
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<a name='3'></a>
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## 3. 基于 V100 GPU 的预测速度
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| Models | Crop Size | Resize Short Size | FP32<br/>Batch Size=1<br/>(ms) | FP32<br/>Batch Size=4<br/>(ms) | FP32<br/>Batch Size=8<br/>(ms) |
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| ------------ | --------- | ----------------- | ------------------------------ | ------------------------------ | ------------------------------ |
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| HarDNet68 | 224 | 256 | 3.58 | 8.53 | 11.58 |
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| HarDNet85 | 224 | 256 | 6.24 | 14.85 | 20.57 |
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| HarDNet39_ds | 224 | 256 | 1.40 | 2.30 | 3.33 |
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| HarDNet68_ds | 224 | 256 | 2.26 | 3.34 | 5.06 |
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