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 ...
原文：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，ShuffleNetV 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ShuffleNetV 則推倒V 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，達到了很好的效果 來源：曉飛的算法工程筆記 公眾號 ShuffleNet V 論文: ShuffleNet: ...
2020-07-06 10:33 0 1134 推薦指數：
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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 ...
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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 ...