近年提出的四个轻量化模型进行学习和对比，四个模型分别是：SqueezeNet、MobileNet、ShuffleNet、Xception。

SqueezeNet
https://arxiv.org/pdf/1602.07360.pdf

MobileNet
https://arxiv.org/pdf/1704.04861.pdf

Xception
https://arxiv.org/pdf/1610.02357.pdf

ShuffleNet
https://arxiv.org/pdf/1707.01083.pdf

纵览轻量化卷积神经网络：SqueezeNet、MobileNet、ShuffleNet、Xception的更多相关文章

  1. 轻量化卷积神经网络MobileNet论文详解（V1&V2）

    本文是 Google 团队在 MobileNet 基础上提出的 MobileNetV2,其同样是一个轻量化卷积神经网络.目标主要是在提升现有算法的精度的同时也提升速度,以便加速深度网络在移动端的应用.

  2. 深度学习与CV教程(10) | 轻量化CNN架构 (SqueezeNet,ShuffleNet,MobileNet等)

    作者:韩信子@ShowMeAI 教程地址:http://www.showmeai.tech/tutorials/37 本文地址:http://www.showmeai.tech/article-det ...

  3. 轻量化模型之SqueezeNet

    自 2012 年 AlexNet 以来,卷积神经网络在图像分类.目标检测.语义分割等领域获得广泛应用.随着性能要求越来越高,AlexNet 已经无法满足大家的需求,于是乎各路大牛纷纷提出性能更优越的 ...

  4. 分组卷积+squeezenet+mobilenet+shufflenet的参数及运算量计算

    来一发普通的二维卷积 1.输入feature map的格式为:m * m * h1 2.卷积核为 k * k 3.输出feature map的格式为: n * n * h2 参数量:k * k * h ...

  5. 卷积神经网络学习笔记——轻量化网络MobileNet系列（V1，V2，V3）

    完整代码及其数据,请移步小编的GitHub地址 传送门:请点击我 如果点击有误:https://github.com/LeBron-Jian/DeepLearningNote 这里结合网络的资料和Mo ...

  6. 轻量化模型之MobileNet系列

    自 2012 年 AlexNet 以来,卷积神经网络在图像分类.目标检测.语义分割等领域获得广泛应用.随着性能要求越来越高,AlexNet 已经无法满足大家的需求,于是乎各路大牛纷纷提出性能更优越的 ...

  7. 轻量化模型：MobileNet v2

    MobileNet v2 论文链接:https://arxiv.org/abs/1801.04381 MobileNet v2是对MobileNet v1的改进,也是一个轻量化模型. 关于Mobile ...

  8. 轻量级卷积神经网络——MobileNet

    谷歌论文题目: MobileNets: Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applications 其他参考: CNN ...

  9. MobileNet——一种模型轻量化方法

    导言 新的CNN网络的提出,提高了模型的学习能力但同时也带来了学习效率的降低的问题(主要体现在模型的存储问题和模型进行预测的速度问题),这使得模型的轻量化逐渐得到重视.轻量化模型设计主要思想在于设计更 ...

随机推荐

  1. 一句话下载总结(用于后渗透上传payload)

    利用ftp来下载payload文件 echo open 192.168.1.1 21> ftp.txt echo ftp>> ftp.txt echo bin >> ft ...

  2. javascript和jQuery知识点总结

    attribute: $(”p”).addClass(css中定义的样式类型); 给某个元素添加样式 $(”img”).attr({src:”test.jpg”,alt:”test Image”}); ...

  3. 8张图带你轻松温习Java知识

    年初四好,一图胜千言,下面图解均来自Program Creek 网站,目前它们拥有最多的票选. 如果图解没有阐明问题,那么你可以借助它的标题来一窥究竟. 1 字符串不变性 下面这张图展示了这段代码做了 ...

  4. sklearn中模型抽取

    特征抽取sklearn.feature_extraction 模块提供了从原始数据如文本,图像等众抽取能够被机器学习算法直接处理的特征向量. 1.特征抽取方法之 Loading Features fr ...

  5. Reading books /// Prim+BFS oj21633

    题目大意: 输入 N,M 接下来1-N行输入读该书的用时time[i] 接下来1-M行输入a,b  表示a和b是similar的 若a读过则读b用时为 time[b]/2 ,若b读过则读a用时为 ti ...

  6. springcloud(十六)：服务网关zuul （2）

    Zuul的核心 Filter是Zuul的核心,用来实现对外服务的控制.Filter的生命周期有4个,分别是“PRE”.“ROUTING”.“POST”.“ERROR”,整个生命周期可以用下图来表示. ...

  7. dl,dt,dd标签 VS 传统table实现数据列表

    过去有很多网页设计师喜欢将他们的网页效果图用table布局实现成网页,但是这样做会遇到一个比较麻烦的问题就是,后期调试和维护会相当的困难.现在,越来越多的前端开发er们开始使用xHTML+CSS替代最 ...

  8. C++之控制内存分配

    一.内存分配方式 在C++中,内存分成5个区,他们分别是堆.栈.自由存储区.全局/静态存储区和常量存储区.栈:在执行函数时,函数内局部变量的存储单元都可以在栈上创建,函数执行结束时这些存储单元自动被释 ...

  9. 尚学python课程---12、python语言介绍

    尚学python课程---12.python语言介绍 一.总结 一句话总结: 1.操作简单:简便计算:允许通过单个“import”语句后跟一个函数调用来完成复杂的计算.虽慢 2.库丰富:比如人工智能和 ...

  10. 安装Docker 服务

    curl -fsSL https://get.docker.com/ | sh 执行到这一部分出错: The program 'curl' is currently not installed. Yo ...