原文:輕量化模型之MobileNet系列

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:

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輕量化模型MobileNet v2

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 ...

Tue Jun 18 23:18:00 CST 2019 0 425
模型輕量化

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 ...

Sat Nov 30 00:45:00 CST 2019 0 302
輕量化模型設計

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 ...

Fri Nov 09 01:57:00 CST 2018 0 969
輕量化模型系列--GhostNet:廉價操作生成更多特征

​ 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 ...

Wed Sep 15 05:35:00 CST 2021 0 161
深度學習模型輕量化(上)

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 ...

Sat May 16 14:47:00 CST 2020 0 2823
深度學習模型輕量化(下)

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 ...

Sat May 16 14:52:00 CST 2020 0 1196
四大輕量化模型對比(轉)

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 ...

Thu May 24 22:13:00 CST 2018 1 4311
CNN結構演變總結(二)輕量化模型

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 ...

Sat Mar 06 02:18:00 CST 2021 0 568
 
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