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 ...
項目實現:GitHub 參考博客:CNN模型之ShuffleNet v 論文:ShuffleNet: An Extremely Efficient Convolutional Neural Network for Mobile Devices v 論文:ShuffleNet V : Practical Guidelines for Ecient CNN Architecture Design 一 ...
2019-02-12 16:20 0 11360 推薦指數:
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 ...
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 ...
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 ...
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 ...
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 ...
輕量級網絡-MobileNetV1 輕量級網絡--MobileNetV2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 ...
=spider&for=pc ShuffleNet和MobileNet對比 https://xueqiu.c ...
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 事件驅動的高性能和輕量級網絡庫。這個庫直接使用 ...