原文:『高性能模型』輕量級網絡MobileNet_v2

論文地址:MobileNetV : Inverted Residuals and Linear Bottlenecks 前文鏈接: 高性能模型 深度可分離卷積和MobileNet v 一 MobileNet v 的不足 Relu 和數據坍縮 Moblienet V 文中提出,假設在 維空間有一組由 個點組成的螺旋線 數據,經隨機矩陣 映射到 維並進行ReLU運算,即: 再通過 矩陣的廣義逆矩陣 將 ...

2019-01-09 20:19 0 3868 推薦指數:

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高性能模型輕量級網絡梳理

牆裂推薦:那些Network能work的本質究竟是啥? SqueezeNet 輕量化網絡:SqueezeNet 2017年的文章,和后面的幾篇文章一對比思路顯得比較老套:大量的1*1的卷積和少量的3*3卷積搭配(小卷積核),同時盡量的減少通道數目,達到控制參數量的目的 ...

Tue Feb 26 04:38:00 CST 2019 0 1767
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 ...

Wed Feb 13 00:20:00 CST 2019 0 11360
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 ...

Thu Oct 31 19:13:00 CST 2019 0 421
MobileNet_v2

研究動機: 神經網絡徹底改變了機器智能的許多領域,實現了超人的准確性。然而,提高准確性的驅動力往往需要付出代價:現代先進網絡需要高度計算資源,超出許多移動和嵌入式應用的能力。 主要貢獻: 發明了一個新的層模塊, 具有線性瓶頸的倒置殘差(inverted residual)。 相關工作: 里面 ...

Mon Mar 26 22:13:00 CST 2018 0 2582
[開源] gnet: 一個輕量級高性能的 Golang 網絡

Github 主頁 https://github.com/panjf2000/gnet 歡迎大家圍觀~~,目前還在持續更新,感興趣的話可以 star 一下暗中觀察哦。 簡介 gnet 是一個基於 Event-Loop 事件驅動的高性能輕量級網絡庫。這個庫直接使用 ...

Sat Sep 28 01:34:00 CST 2019 0 1680
高性能模型』深度可分離卷積和MobileNet_v1

論文原址:MobileNets v1 TensorFlow實現:mobilenet_v1.py TensorFlow預訓練模型mobilenet_v1.md 一、深度可分離卷積 標准的卷積過程可以看上圖,一個2×2的卷積核在卷積時,對應圖像區域中的所有通道均被同時考慮,問題在於 ...

Sun Sep 30 04:20:00 CST 2018 3 18131
機器學習|輕量級卷積神經網絡——MobileNet

谷歌論文題目: MobileNets: Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applications 其他參考: CNN模型MobileNet Mobilenet網絡的理解 輕量化網絡 ...

Thu Dec 13 00:04:00 CST 2018 0 2025
 
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