- Fire modules consisting of a 'squeeze' layer with 1*1 filters feeding an 'expand' layer with 1*1 and 3*3 filters(Fire模塊包含一個'1*1濾波器的'擠壓'層和一個1*1和3*3濾波器的'擴展'層)

- AlexNet level accuracy on ImageNet with 50x fewer parameters（具有AlexNet水平的精度，卻少了50倍的參數量）

- Can compress to 510x smaller than AlexNet(0.5Mb)（可以比AlexNet壓縮510倍）

SqueezeNet:AlexNet-level Accuracy with 50x fewer parameters and less than 0.5Mb model size的更多相关文章

  1. 论文笔记——SQUEEZENET ALEXNET-LEVEL ACCURACY WITH 50X FEWER PARAMETERS AND <0.5MB MODEL SIZE

    论文地址:https://arxiv.org/abs/1602.07360 模型地址:https://github.com/DeepScale/SqueezeNet 1. 论文思想 提出一种新的卷积组 ...

  2. SQUEEZENET: ALEXNET-LEVEL ACCURACY WITH 50X FEWER PARAMETERS AND <0.5MB MODEL SIZE

    论文阅读笔记 转载请注明出处: http://www.cnblogs.com/sysuzyq/p/6186518.html By 少侠阿朱

  3. Parameter Passing / Request Parameters in JSF 2.0 (转)

    This Blog is a compilation of various methods of passing Request Parameters in JSF (2.0 +) (1)  f:vi ...

  4. 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 ...

  5. 图像分类丨浅析轻量级网络「SqueezeNet、MobileNet、ShuffleNet」

    前言 深度卷积网络除了准确度,计算复杂度也是考虑的重要指标.本文列出了近年主流的轻量级网络,简单地阐述了它们的思想.由于本人水平有限,对这部分的理解还不够深入,还需要继续学习和完善. 最后我参考部分列 ...

  6. 深度学习方法（七）：最新SqueezeNet 模型详解，CNN模型参数降低50倍，压缩461倍！

    欢迎转载,转载请注明:本文出自Bin的专栏blog.csdn.net/xbinworld. 技术交流QQ群:433250724,欢迎对算法.技术感兴趣的同学加入. 继续前面关于深度学习CNN经典模型的 ...

  7. SqueezeNet

    虽然网络性能得到了提高,但随之而来的就是效率问题(AlexNet VGG GoogLeNet Resnet DenseNet) 效率问题主要是模型的存储问题和模型进行预测的速度问题. Model Co ...

  8. SqueezeNet/SqueezeNext简述 | 轻量级网络

    SqueezeNet系列是比较早期且经典的轻量级网络,SqueezeNet使用Fire模块进行参数压缩,而SqueezeNext则在此基础上加入分离卷积进行改进.虽然SqueezeNet系列不如Mob ...

  9. face recognition[翻译][深度人脸识别:综述]

    这里翻译下<Deep face recognition: a survey v4>. 1 引言 由于它的非侵入性和自然特征,人脸识别已经成为身份识别中重要的生物认证技术,也已经应用到许多领 ...

随机推荐

  1. 在idea下两个项目之间的maven父子级项目依赖

    配置:idea 在一个项目中的父子级依赖网上轮子太多,我就不重复造了,留个链接 http://www.cnblogs.com/tibit/p/6185704.html 说说一些我自己注意的问题,在pr ...

  2. android资源目录---assets与res/raw区别

    android资源目录---assets与res/raw的不同 Android 2011-05-24 14:40:21 阅读20 评论0   字号:大中小 订阅 assets:用于存放需要打包到应用程 ...

  3. 使用Inno SetUp脚本打包Winform程序

    在开发桌面程序时,往往需要用到打包工具将程序打包为exe可执行文件. 之前在项目中用了下 InstallShield Limited Edition for Visual Studio  2015,它 ...

  4. zufeoj 花生(The Peanuts)

    花生(The Peanuts) 时间限制: 1 Sec  内存限制: 128 MB提交: 3  解决: 2[提交][状态][讨论版] 题目描述 鲁宾逊先生和他的宠物猴,多多,非常喜欢花生.有一天,他们 ...

  5. 1127 ZigZagging on a Tree

    题意:中序序列+后序序列构建二叉树,之字形输出其层序序列. 思路:在结点的数据域中额外增加一个layer表示结点所在的层次,并定义vector<int> zigzag[maxn]存放最终结 ...

  6. Composer安装使用

    Composer 是 PHP5.3以上 的一个依赖管理工具.它允许你申明项目所依赖的代码库,它会在你的项目中为你安装他们. 1.下载 2.安装成功 3.配置地址 4.安装代码库 镜像 配置json

  7. get与post两种方式的优缺点

    get: get是从服务器上获取数据,post是向服务器传送数据: get传送的数据量较小,不能大于2KB.post传送的数据量较大,一般被默认为不受限制.但理论上,IIS4中最大量为80KB,IIS ...

  8. 基本的Ceph性能测试工具和方法

    测试环境 1. 测试准备 1.1 磁盘读写性能 1.1.1 单个 OSD 磁盘写性能,大概 165MB/s. root@ceph1:~# echo 3 > /proc/sys/vm/drop_c ...

  9. Java面向对象-static关键字、静态方法与普通方法、静态成员变量

    Java面向对象-static关键字.静态方法与普通方法 static关键字的基本作用:方便在没有创建对象的情况下来进行调用(方法/变量). 很显然,被static关键字修饰的方法或者变量不需要依赖于 ...

  10. Halcon学习之四：有关图像生成的函数

    1.copy_image ( Image : DupImage : : ) 复制image图像 2.region_to_bin ( Region : BinImage : ForegroundGray ...