原文: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 :浮点运算次数 FLoating point Operation 参数数量 params :单位通常为M,用float 表示。 对 ...

2019-09-18 15:32 0 404 推荐指数:

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图像分类浅析轻量级网络SqueezeNetMobileNetShuffleNet

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 ...

Fri May 24 18:48:00 CST 2019 0 2210
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:3*11*11*96=34848 ci">co ...

Sat May 25 19:52:00 CST 2019 0 809
图像分类ILSVRC历届冠军网络「从AlexNet到SENet」

前言 深度卷积网络极大地推进深度学习各领域的发展,ILSVRC作为最具影响力的竞赛功不可没,促使了许多经典工作。我梳理了ILSVRC分类任务的各届冠军和亚军网络,简单介绍了它们的核心思想、网络架构及其实现。 代码主要来自:https://github.com/weiaicunzai ...

Wed May 22 03:35:00 CST 2019 0 6832
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 ...

Thu Jul 02 18:38:00 CST 2020 0 660
机器学习|轻量级卷积神经网络——MobileNet

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 ...

Thu Dec 13 00:04:00 CST 2018 0 2025
『高性能模型』轻量级网络MobileNet_v2

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 ...

Thu Jan 10 04:19:00 CST 2019 0 3868
基于神经网络图像分类

算法描述:   神经网络图像分类算法首先通过PCA技术提取样本图像特征码与待分类图像特征码,然后将特征码送入神经网络进行训练,让神经网络学习每个类别图像的特征最后将未知类别图像送入神经网络,自动识别它的类型。步骤如下: 基于PCA技术提取每个样本的图像特征码。 根据样本特征码生成输入 ...

Sat Mar 21 00:49:00 CST 2020 0 1792
 
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