墙裂推荐:那些Network能work的本质究竟是啥? SqueezeNet 轻量化网络:SqueezeNet 2017年的文章,和后面的几篇文章一对比思路显得比较老套:大量的1*1的卷积和少量的3*3卷积搭配(小卷积核),同时尽量的减少通道数目,达到控制参数量的目的 ...
论文地址:MobileNetV : Inverted Residuals and Linear Bottlenecks 前文链接: 高性能模型 深度可分离卷积和MobileNet v 一 MobileNet v 的不足 Relu 和数据坍缩 Moblienet V 文中提出,假设在 维空间有一组由 个点组成的螺旋线 数据,经随机矩阵 映射到 维并进行ReLU运算,即: 再通过 矩阵的广义逆矩阵 将 ...
2019-01-09 20:19 0 3868 推荐指数:
墙裂推荐:那些Network能work的本质究竟是啥? SqueezeNet 轻量化网络:SqueezeNet 2017年的文章,和后面的几篇文章一对比思路显得比较老套:大量的1*1的卷积和少量的3*3卷积搭配(小卷积核),同时尽量的减少通道数目,达到控制参数量的目的 ...
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 ...
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 ...
研究动机: 神经网络彻底改变了机器智能的许多领域,实现了超人的准确性。然而,提高准确性的驱动力往往需要付出代价:现代先进网络需要高度计算资源,超出许多移动和嵌入式应用的能力。 主要贡献: 发明了一个新的层模块, 具有线性瓶颈的倒置残差(inverted residual)。 相关工作: 里面 ...
Github 主页 https://github.com/panjf2000/gnet 欢迎大家围观~~,目前还在持续更新,感兴趣的话可以 star 一下暗中观察哦。 简介 gnet 是一个基于 Event-Loop 事件驱动的高性能和轻量级网络库。这个库直接使用 ...
=spider&for=pc ShuffleNet和MobileNet对比 https://xueqiu.c ...
论文原址:MobileNets v1 TensorFlow实现:mobilenet_v1.py TensorFlow预训练模型:mobilenet_v1.md 一、深度可分离卷积 标准的卷积过程可以看上图,一个2×2的卷积核在卷积时,对应图像区域中的所有通道均被同时考虑,问题在于 ...
谷歌论文题目: MobileNets: Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applications 其他参考: CNN模型之MobileNet Mobilenet网络的理解 轻量化网络 ...