MobileNetV1/V2/V3简述 | 轻量级网络
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 ...
原文：ShuffleNetV1/V2简述 | 轻量级网络
ShuffleNet系列是轻量级网络中很重要的一个系列，ShuffleNetV 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ShuffleNetV 则推倒V 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，达到了很好的效果 来源：晓飞的算法工程笔记 公众号 ShuffleNet V 论文: ShuffleNet: ...
2020-07-06 10:33 0 1134 推荐指数：
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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：3*11*11*96=34848 ci">co ...