十岁的小男孩 本文为终端移植的一个小章节。 目录 引言 论文 A. MobileNets B. ShuffleNet C. Squeezenet D. Xception E. ResNeXt 引言 在保证模型性能 ...
. 轻量化网络 参考:https: zhuanlan.zhihu.com p Mobilenet v 核心是把卷积拆分为Depthwise Pointwise两部分。 图 为了解释Mobilenet,假设有的输入,同时有个的卷积。如果设置且,那么普通卷积输出为,如图 。 图 普通 x 卷积,k Depthwise是指将的输入分为组,然后每一组做卷积,如图 。这样相当于收集了每个Channel的空 ...
2019-11-29 16:45 0 302 推荐指数:
十岁的小男孩 本文为终端移植的一个小章节。 目录 引言 论文 A. MobileNets B. ShuffleNet C. Squeezenet D. Xception E. ResNeXt 引言 在保证模型性能 ...
深度学习模型轻量化(上) 移动端模型必须满足模型尺寸小、计算复杂度低、电池耗电量低、下发更新部署灵活等条件。 模型压缩和加速是两个不同的话题,有时候压缩并不一定能带来加速的效果,有时候又是相辅相成的。压缩重点在于减少网络参数量,加速则侧重在降低计算复杂度、提升并行能力等。模型压缩和加 ...
自 2012 年 AlexNet 以来,卷积神经网络在图像分类、目标检测、语义分割等领域获得广泛应用。随着性能要求越来越高,AlexNet 已经无法满足大家的需求,于是乎各路大牛纷纷提出 ...
深度学习模型轻量化(下) 2.4 蒸馏 2.4.1 蒸馏流程 蒸馏本质是student对teacher的拟合,从teacher中汲取养分,学到知识,不仅仅可以用到模型压缩和加速中。蒸馏常见流程如下图所示 1. 老师和学生可以是不同的网络结构,比如BERT蒸馏到BiLSTM网络 ...
原文地址:https://blog.csdn.net/Uwr44UOuQcNsUQb60zk2/article/details/79019191 本文就近年提出的四个轻量化模型进行学习和对比,四个模型分别是:SqueezeNet、MobileNet、ShuffleNet ...
CNN结构演变总结(一)经典模型 导言: 上一篇介绍了经典模型中的结构演变,介绍了设计原理,作用,效果等。在本文,将对轻量化模型进行总结分析。 轻量化模型主要围绕减少计算量,减少参数,降低实际运行时间,简化底层实现方式等这几个方面,提出了深度可分离卷积,分组卷积,可调超参数降低空间分辨率 ...
MobileNet v2 论文链接:https://arxiv.org/abs/1801.04381 MobileNet v2是对MobileNet v1的改进,也是一个轻量化模型。 关于MobileNet v1的介绍,请看这篇:对MobileNet网络结构的解读 MobileNet ...
0. 引子 在训练轻量化模型时,经常发生的情况就是,明明 GPU 很闲,可速度就是上不去,用了多张卡并行也没有太大改善。 如果什么优化都不做,仅仅是使用nn.DataParallel这个模块,那么实测大概只能实现一点几倍的加速(按每秒处理的总图片数计算),不管用多少张卡。因为卡越多,数据传输 ...