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。

轻量化卷积神经网络MobileNet论文详解（V1&V2）的更多相关文章

  1. 纵览轻量化卷积神经网络：SqueezeNet、MobileNet、ShuffleNet、Xception

    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/p ...

  2. 【深度学习系列】手写数字识别卷积神经--卷积神经网络CNN原理详解(一)

    上篇文章我们给出了用paddlepaddle来做手写数字识别的示例,并对网络结构进行到了调整,提高了识别的精度.有的同学表示不是很理解原理,为什么传统的机器学习算法,简单的神经网络(如多层感知机)都可 ...

  3. 【深度学习系列】卷积神经网络CNN原理详解(一)——基本原理

    上篇文章我们给出了用paddlepaddle来做手写数字识别的示例,并对网络结构进行到了调整,提高了识别的精度.有的同学表示不是很理解原理,为什么传统的机器学习算法,简单的神经网络(如多层感知机)都可 ...

  4. 【模型推理】量化实现分享一：详解 min-max 对称量化算法实现

      欢迎关注我的公众号 [极智视界],回复001获取Google编程规范   O_o   >_<   o_O   O_o   ~_~   o_O   大家好,我是极智视界,本文剖析一下 m ...

  5. 【模型推理】量化实现分享三：详解 ACIQ 对称量化算法实现

      欢迎关注我的公众号 [极智视界],回复001获取Google编程规范   O_o   >_<   o_O   O_o   ~_~   o_O   大家好,我是极智视界,本文剖析一下AC ...

  6. 【模型推理】量化实现分享二：详解 KL 对称量化算法实现

      欢迎关注我的公众号 [极智视界],回复001获取Google编程规范   O_o   >_<   o_O   O_o   ~_~   o_O   大家好,我是极智视界,本文剖析一下 K ...

  7. 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 ...

  8. 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 ...

  9. Attention is all you need 论文详解（转）

    一.背景 自从Attention机制在提出之后,加入Attention的Seq2Seq模型在各个任务上都有了提升,所以现在的seq2seq模型指的都是结合rnn和attention的模型.传统的基于R ...

随机推荐

  1. JVM笔记9-Class类文件结构

    1.Class类文件结构  Class 文件是一组以 8 位字节为基础单位的二进制流,各个数据项目严格按照顺序紧凑地排列在 Class 文件之中,中间没有添加任何分隔符,这使得整个 Class 文件中 ...

  2. day10_cookie&session学习笔记

    一.会话概述 1.什么是会话?如同打电话. 会话可简单理解为:用户开一个浏览器,点击多个超链接,访问服务器多个web资源,然后关闭浏览器,整个过程称之为一个会话. 2.会话过程要解决的问题是什么?保持 ...

  3. Ocelot中文文档-Websockets

    Ocelot额外支持代理websockets.这个功能在问题 212中被提出. 为了是Ocelot代理websocket,你需要做如下事情. 在你的Configure方法中,你要告知应用程序使用Web ...

  4. 鼠标拖拽定位和DOM各种尺寸详解

    <!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="UTF-8"> <title> ...

  5. php判断图片是否存在的几种方法

    在我们日常的开发中,经常需要用到判断图片是否存在,存在则显示,不存在则显示默认图片,那么我们用到的判断有哪些呢?今天我们就来看下几个常用的方法: 1.getimagesize()函数 getimage ...

  6. 详解CSS选择器、优先级与匹配原理【转】

    作为一个Web开发者,掌握必要的前台技术也是很重要的,特别是在遇到一些实际问题的时候.这里给大家列举一个例子: 给一个p标签增加一个类(class),可是执行后该class中的有些属性并没有起作用.通 ...

  7. 洛谷 P1053 解题报告

    P1053 篝火晚会 题目描述 佳佳刚进高中,在军训的时候,由于佳佳吃苦耐劳,很快得到了教官的赏识,成为了"小教官".在军训结束的那天晚上,佳佳被命令组织同学们进行篝火晚会.一共有 ...

  8. 输入流IS和输出流OS学习总结

    1.我们编写的程序,除了自身会定义一些数据信息外,经常还会引用外界的数据,或是将自身的数据发送到外界,比如我们编写的程序想读取一个文本文件, 又或者是我们想将程序的一些数据写到一个文件中,这时我们就要 ...

  9. Jmeter 测试工具

    Jmeter的基本概念 百度百科: Apache JMeter是Apache组织开发的基于Java的压力测试工具.用于对软件做压力测试,它最初被设计用于Web应用测试,但后来扩展到其他测试领域. 它可 ...

  10. PAT1011:World Cup Betting

    1011. World Cup Betting (20) 时间限制 400 ms 内存限制 65536 kB 代码长度限制 16000 B 判题程序 Standard 作者 CHEN, Yue Wit ...