SqueezeNet/SqueezeNext简述 | 轻量级网络
SqueezeNet系列是比较早期且经典的轻量级网络，SqueezeNet使用Fire模块进行参数压缩，而SqueezeNext则在此基础上加入分离卷积进行改进。虽然SqueezeNet系列不如MobieNet使用广泛，但其架构思想和实验结论还是可以值得借鉴的。 来源：晓飞的算法工程笔记 ...
原文：超轻量级网络SqueezeNet网络解读
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： ci co 基础模块 ci co 包含三个卷积层 蓝色 ，步长为 ，分为squeeze和expand两部分，分别压缩和扩展数据 灰色矩形 的通道数 expand部分中，两个不同核尺 ...
2019-05-25 11:52 0 809 推荐指数：
相关推荐
图像分类丨浅析轻量级网络「SqueezeNet、MobileNet、ShuffleNet」
深度卷积网络除了准确度，计算复杂度也是考虑的重要指标。本文列出了近年主流的轻量级网络，简单地阐述了它们的思想。由于本人水平有限，对这部分的理解还不够深入，还需要继续学习和完善。 最后我参考部分列出来的文章都写的非常棒，建议继续阅读。 复杂度分析 理论计算量（FLOPs ...
图像分类丨浅析轻量级网络「SqueezeNet、MobileNet、ShuffleNet」
前言 深度卷积网络除了准确度，计算复杂度也是考虑的重要指标。本文列出了近年主流的轻量级网络，简单地阐述了它们的思想。由于本人水平有限，对这部分的理解还不够深入，还需要继续学习和完善。 最后我参考部分列出来的文章都写的非常棒，建议继续阅读。 复杂度分析 理论计算量（FLOPs ...
轻量级网络设计
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 ...
轻量级网络-MobileNetV1-V2
轻量级网络-MobileNetV1 轻量级网络--MobileNetV2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 ...
轻量级网络库libevent初探
本文是关于libevent库第一篇博文，主要由例子来说明如何利用该库。后续博文再深入研究该库原理。 libevent库简介 就如libevent官网上所写的“libevent - an e ...
『高性能模型』轻量级网络梳理
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 ...
轻量级神经网络设计
引言 深度神经网络模型被广泛应用在图像分类、物体检测等机器视觉任务中，并取得了巨大成功。然而，由于存储空间和功耗的限制，神经网络模型在嵌入式设备上的存储与计算仍然是一个巨大的挑战。 目前工业级和学术界设计轻量化神经网络模型主要有4个方向： 人工设计轻量化神经网络 ...