MobileNet系列很重要的轻量级网络家族,出自谷歌,MobileNetV1使用深度可分离卷积来构建轻量级网络,MobileNetV2提出创新的inverted residual with linear bottleneck单元,虽然层数变多了,但是整体网络准确率和速度都有提升 ...
轻量级网络 MobileNetV 轻量级网络 MobileNetV 论文解读 Architecture Depthwise Separable Convolution MobileNet是基于深度可分离卷积的。通俗的来说,深度可分离卷积干的活是:把标准卷积分解成深度卷积 depthwise convolution 和逐点卷积 pointwise convolution 。这么做的好处是可以大幅度 ...
2018-07-07 23:01 0 3372 推荐指数:
MobileNet系列很重要的轻量级网络家族,出自谷歌,MobileNetV1使用深度可分离卷积来构建轻量级网络,MobileNetV2提出创新的inverted residual with linear bottleneck单元,虽然层数变多了,但是整体网络准确率和速度都有提升 ...
为了减少神经网络的计算消耗,论文提出Ghost模块来构建高效的网络结果。该模块将原始的卷积层分成两部分,先使用更少的卷积核来生成少量内在特征图,然后通过简单的线性变化操作来进一步高效地生成ghost特征图。从实验来看,对比其它模型,GhostNet的压缩效果最好,且准确率保持也很不错,论文 ...
ShuffleNet系列是轻量级网络中很重要的一个系列,ShuffleNetV1提出了channel shuffle操作,使得网络可以尽情地使用分组卷积来加速,而ShuffleNetV2则推倒V1的大部分设计,从实际出发,提出channel split操作,在加速网络的同时进行了特征重用 ...
论文地址:MobileNetV2: Inverted Residuals and Linear Bottlenecks 前文链接:『高性能模型』深度可分离卷积和MobileNet_v1 一、MobileNet v1 的不足 Relu 和数据坍缩 Moblienet V2文中提出,假设在 ...
主要根据具体任务的数据集特点以及相关评价指标来确定一个网络结构的输入图像分辨率,深度,每一层宽度,拓扑结构等细节 大部分的论文基于imagenet这种公开数据集进行通用网络结构设计,早期只是通过分类精度来证明设计的优劣,后期进行网络参数量(Params)和计算量(FLOPs)的对比 ...
项目实现:GitHub 参考博客:CNN模型之ShuffleNet v1论文:ShuffleNet: An Extremely Efficient Convolutional Neural Network for Mobile Devices v2论文:ShuffleNet V ...
SqueezeNet网络模型非常小,但分类精度接近AlexNet。 这里复习一下卷积层参数的计算 输入通道ci">ci,核尺寸k,输出通道co">co,参数个数为: ci">co">以AlexNet第一个卷积为例,参数量达到:3*11*11*96=34848 ci">co ...
mobilenet v1 论文解读 论文地址:https://arxiv.org/abs/1704.04861 核心思想就是通过depthwise conv替代普通conv. 有关depthwise conv可以参考https://www.cnblogs.com/sdu20112013/p ...