pytorch實現squeezenet
squeezenet是16年發布的一款輕量級網絡模型，模型很小，只有4.8M，可用於移動設備，嵌入式設備。 關於squeezenet的原理可自行閱讀論文或查找博客，這里主要解讀下pytorch對squeezenet的官方實現。 地址：https://github.com/pytorch ...
原文：SqueezeNet
雖然網絡性能得到了提高，但隨之而來的就是效率問題 AlexNet VGG GoogLeNet Resnet DenseNet 效率問題主要是模型的存儲問題和模型進行預測的速度問題. Model Compression: 從模型權重數值角度壓縮 從網絡架構角度壓縮 對於效率問題，通常的方法即在已經訓練好的模型上進行壓縮，使得網絡攜帶更少的網絡參數，從而解決內存問題，同時解決速度問題。 相比於在已經訓 ...
2018-05-15 21:17 0 1171 推薦指數：
相關推薦
模型壓縮(4) - SqueezeNet
SqueezeNet: AlexNet-level accuracy with 50x fewer parameters and <0.5MB model size 論文地址: Arxiv Paper Github: Caffe 設計理念 ...
SqueezeNet/SqueezeNext簡述 | 輕量級網絡
SqueezeNet系列是比較早期且經典的輕量級網絡，SqueezeNet使用Fire模塊進行參數壓縮，而SqueezeNext則在此基礎上加入分離卷積進行改進。雖然SqueezeNet系列不如MobieNet使用廣泛，但其架構思想和實驗結論還是可以值得借鑒的。 來源：曉飛的算法工程筆記 ...
超輕量級網絡SqueezeNet網絡解讀
SqueezeNet網絡模型非常小，但分類精度接近AlexNet。 這里復習一下卷積層參數的計算 輸入通道ci">ci，核尺寸k，輸出通道co">co，參數個數為： ci">co">以AlexNet第一個卷積為例，參數量達到：3*11*11*96=34848 ci">co ...
分組卷積+squeezenet+mobilenet+shufflenet的參數及運算量計算
來一發普通的二維卷積 1.輸入feature map的格式為：m * m * h1 2.卷積核為 k * k 3.輸出feature map的格式為： n * n * h2 參數量：k * k ...
圖像分類丨淺析輕量級網絡「SqueezeNet、MobileNet、ShuffleNet」
深度卷積網絡除了准確度，計算復雜度也是考慮的重要指標。本文列出了近年主流的輕量級網絡，簡單地闡述了它們的思想。由於本人水平有限，對這部分的理解還不夠深入，還需要繼續學習和完善。 最后我參考部分列出來 ...
圖像分類丨淺析輕量級網絡「SqueezeNet、MobileNet、ShuffleNet」
前言 深度卷積網絡除了准確度，計算復雜度也是考慮的重要指標。本文列出了近年主流的輕量級網絡，簡單地闡述了它們的思想。由於本人水平有限，對這部分的理解還不夠深入，還需要繼續學習和完善。 最后我參考部 ...
深度學習筆記（十一）網絡 Inception, Xception, MobileNet, ShuffeNet, ResNeXt, SqueezeNet, EfficientNet, MixConv
1. Abstract 本文旨在簡單介紹下各種輕量級網絡，納尼？！好吧，不限於輕量級 2. Introduction 2.1 Inception 在最初的版本 Inception/Google ...