原文:轻量化模型系列--GhostNet:廉价操作生成更多特征

前言 由于内存和计算资源有限,在嵌入式设备上部署卷积神经网络 CNN 很困难。特征图中的冗余是那些成功的 CNN 的一个重要特征,但在神经架构设计中很少被研究。 论文提出了一种新颖的 Ghost 模块,可以从廉价操作中生成更多的特征图。提出的 Ghost 模块可以作为即插即用的组件来升级现有的卷积神经网络。堆叠Ghost Module建立了轻量级的 GhostNet。 GhostNet 可以实现 ...

2021-09-14 21:35 0 161 推荐指数:

查看详情

轻量化模型之MobileNet系列

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 ...

Fri Dec 13 00:43:00 CST 2019 0 318
轻量化模型设计

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 ...

Fri Nov 09 01:57:00 CST 2018 0 969
模型轻量化

1. 轻量化网络 参考: https://zhuanlan.zhihu.com/p/35405071 Mobilenet v1核心是把卷积拆分为Depthwise+Pointwise两部分。 图5 为了解释Mobilenet,假设有 的输入,同时有 个 的卷积。如果设置 ...

Sat Nov 30 00:45:00 CST 2019 0 302
深度学习模型轻量化(上)

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 ...

Sat May 16 14:47:00 CST 2020 0 2823
CNN结构演变总结(二)轻量化模型

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 ...

Sat Mar 06 02:18:00 CST 2021 0 568
轻量化模型:MobileNet v2

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 ...

Tue Jun 18 23:18:00 CST 2019 0 425
深度学习模型轻量化(下)

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 ...

Sat May 16 14:52:00 CST 2020 0 1196
四大轻量化模型对比(转)

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 ...

Thu May 24 22:13:00 CST 2018 1 4311
 
粤ICP备18138465号  © 2018-2025 CODEPRJ.COM