MobileNet v2 論文鏈接:https://arxiv.org/abs/1801.04381 MobileNet v2是對MobileNet v1的改進,也是一個輕量化模型。 關於MobileNet v1的介紹,請看這篇:對MobileNet網絡結構的解讀 MobileNet ...
自 年 AlexNet 以來,卷積神經網絡在圖像分類 目標檢測 語義分割等領域獲得廣泛應用。隨着性能要求越來越高,AlexNet 已經無法滿足大家的需求,於是乎各路大牛紛紛提出性能更優越的 CNN 網絡,如 VGG GoogLeNet ResNet DenseNet 等。由於神經網絡的性質,為了獲得更好的性能,網絡層數不斷增加,從 層 AlexNet 到 層 VGG,再從 層 VGG 到 Goo ...
2019-12-12 16:43 0 318 推薦指數:
MobileNet v2 論文鏈接:https://arxiv.org/abs/1801.04381 MobileNet v2是對MobileNet v1的改進,也是一個輕量化模型。 關於MobileNet v1的介紹,請看這篇:對MobileNet網絡結構的解讀 MobileNet ...
1. 輕量化網絡 參考: https://zhuanlan.zhihu.com/p/35405071 Mobilenet v1核心是把卷積拆分為Depthwise+Pointwise兩部分。 圖5 為了解釋Mobilenet,假設有 的輸入,同時有 個 的卷積。如果設置 ...
十歲的小男孩 本文為終端移植的一個小章節。 目錄 引言 論文 A. MobileNets B. ShuffleNet C. Squeezenet D. Xception E. ResNeXt 引言 在保證模型性能 ...
前言 由於內存和計算資源有限,在嵌入式設備上部署卷積神經網絡 (CNN) 很困難。特征圖中的冗余是那些成功的 CNN 的一個重要特征,但在神經架構設計中很少被研究。 論文提出了一種新穎 ...
深度學習模型輕量化(上) 移動端模型必須滿足模型尺寸小、計算復雜度低、電池耗電量低、下發更新部署靈活等條件。 模型壓縮和加速是兩個不同的話題,有時候壓縮並不一定能帶來加速的效果,有時候又是相輔相成的。壓縮重點在於減少網絡參數量,加速則側重在降低計算復雜度、提升並行能力等。模型壓縮和加 ...
深度學習模型輕量化(下) 2.4 蒸餾 2.4.1 蒸餾流程 蒸餾本質是student對teacher的擬合,從teacher中汲取養分,學到知識,不僅僅可以用到模型壓縮和加速中。蒸餾常見流程如下圖所示 1. 老師和學生可以是不同的網絡結構,比如BERT蒸餾到BiLSTM網絡 ...
原文地址:https://blog.csdn.net/Uwr44UOuQcNsUQb60zk2/article/details/79019191 本文就近年提出的四個輕量化模型進行學習和對比,四個模型分別是:SqueezeNet、MobileNet、ShuffleNet ...
CNN結構演變總結(一)經典模型 導言: 上一篇介紹了經典模型中的結構演變,介紹了設計原理,作用,效果等。在本文,將對輕量化模型進行總結分析。 輕量化模型主要圍繞減少計算量,減少參數,降低實際運行時間,簡化底層實現方式等這幾個方面,提出了深度可分離卷積,分組卷積,可調超參數降低空間分辨率 ...