MobileNetV1/V2/V3簡述 | 輕量級網絡
MobileNet系列很重要的輕量級網絡家族，出自谷歌，MobileNetV1使用深度可分離卷積來構建輕量級網絡，MobileNetV2提出創新的inverted residual with linear bottleneck單元，雖然層數變多了，但是整體網絡准確率和速度都有提升 ...
原文：輕量級網絡-MobileNetV1-V2
輕量級網絡 MobileNetV 輕量級網絡 MobileNetV 論文解讀 Architecture Depthwise Separable Convolution MobileNet是基於深度可分離卷積的。通俗的來說，深度可分離卷積干的活是：把標准卷積分解成深度卷積 depthwise convolution 和逐點卷積 pointwise convolution 。這么做的好處是可以大幅度 ...
2018-07-07 23:01 0 3372 推薦指數：
相關推薦
GhostNet: 使用簡單的線性變換生成特征圖，超越MobileNetV3的輕量級網絡 | CVPR 2020
為了減少神經網絡的計算消耗，論文提出Ghost模塊來構建高效的網絡結果。該模塊將原始的卷積層分成兩部分，先使用更少的卷積核來生成少量內在特征圖，然后通過簡單的線性變化操作來進一步高效地生成ghost特征圖。從實驗來看，對比其它模型，GhostNet的壓縮效果最好，且准確率保持也很不錯，論文 ...
ShuffleNetV1/V2簡述 | 輕量級網絡
ShuffleNet系列是輕量級網絡中很重要的一個系列，ShuffleNetV1提出了channel shuffle操作，使得網絡可以盡情地使用分組卷積來加速，而ShuffleNetV2則推倒V1的大部分設計，從實際出發，提出channel split操作，在加速網絡的同時進行了特征重用 ...
『高性能模型』輕量級網絡MobileNet_v2
論文地址：MobileNetV2: Inverted Residuals and Linear Bottlenecks 前文鏈接：『高性能模型』深度可分離卷積和MobileNet_v1 一、MobileNet v1 的不足 Relu 和數據坍縮 Moblienet V2文中提出，假設在 ...
輕量級網絡設計
主要根據具體任務的數據集特點以及相關評價指標來確定一個網絡結構的輸入圖像分辨率,深度,每一層寬度,拓撲結構等細節 大部分的論文基於imagenet這種公開數據集進行通用網絡結構設計,早期只是通過分類精度來證明設計的優劣,后期進行網絡參數量(Params)和計算量(FLOPs)的對比 ...
『高性能模型』輕量級網絡ShuffleNet_v1及v2
項目實現：GitHub 參考博客：CNN模型之ShuffleNet v1論文：ShuffleNet: An Extremely Efficient Convolutional Neural Network for Mobile Devices v2論文：ShuffleNet V ...
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 ...
輕量級CNN模型mobilenet v1
mobilenet v1 論文解讀 論文地址:https://arxiv.org/abs/1704.04861 核心思想就是通過depthwise conv替代普通conv. 有關depthwise conv可以參考https://www.cnblogs.com/sdu20112013/p ...