超輕量級網絡SqueezeNet網絡解讀
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 ...
原文：SqueezeNet/SqueezeNext簡述 | 輕量級網絡
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 公眾號 SqueezeNet 論文: SqueezeNet: AlexNet level accuracy ...
2020-07-02 10:38 0 660 推薦指數：
相關推薦
圖像分類丨淺析輕量級網絡「SqueezeNet、MobileNet、ShuffleNet」
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 ...
圖像分類丨淺析輕量級網絡「SqueezeNet、MobileNet、ShuffleNet」
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 ...
ShuffleNetV1/V2簡述 | 輕量級網絡
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 ...
MobileNetV1/V2/V3簡述 | 輕量級網絡
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 ...
輕量級網絡設計
主要根據具體任務的數據集特點以及相關評價指標來確定一個網絡結構的輸入圖像分辨率,深度,每一層寬度,拓撲結構等細節 大部分的論文基於imagenet這種公開數據集進行通用網絡結構設計,早期只是通過分類精度來證明設計的優劣,后期進行網絡參數量(Params)和計算量(FLOPs)的對比 ...
輕量級網絡-MobileNetV1-V2
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 ...
輕量級網絡庫libevent初探
本文是關於libevent庫第一篇博文，主要由例子來說明如何利用該庫。后續博文再深入研究該庫原理。 libevent庫簡介 就如libevent官網上所寫的“libevent - an e ...