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的文章都寫的非常棒,建議繼續閱讀。 復雜度分析 理論計算量(FLOPs ...
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。 最后我參考部分列出來的文章都寫的非常棒,建議繼續閱讀。 復雜度分析 理論計算量 FLOPs :浮點運算次數 FLoating point Operation 參數數量 params :單位通常為M,用float 表示 ...
2019-05-24 10:48 0 2210 推薦指數:
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的文章都寫的非常棒,建議繼續閱讀。 復雜度分析 理論計算量(FLOPs ...
=spider&for=pc ShuffleNet和MobileNet對比 https://xueqiu.c ...
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 ...
前言 深度卷積網絡極大地推進深度學習各領域的發展,ILSVRC作為最具影響力的競賽功不可沒,促使了許多經典工作。我梳理了ILSVRC分類任務的各屆冠軍和亞軍網絡,簡單介紹了它們的核心思想、網絡架構及其實現。 代碼主要來自:https://github.com/weiaicunzai ...
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 ...
谷歌論文題目: MobileNets: Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applications 其他參考: CNN模型之MobileNet Mobilenet網絡的理解 輕量化網絡 ...
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 ...
算法描述: 神經網絡圖像分類算法首先通過PCA技術提取樣本圖像特征碼與待分類圖像特征碼,然后將特征碼送入神經網絡進行訓練,讓神經網絡學習每個類別圖像的特征最后將未知類別圖像送入神經網絡,自動識別它的類型。步驟如下: 基於PCA技術提取每個樣本的圖像特征碼。 根據樣本特征碼生成輸入 ...