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 * h1 * h2 计算量: k * k * h1 * n * n * h2 分组卷积设分组大小为g,则: 参数量: (k * k * h1/g * h2 /g) * g 计算量:(k * k * h1/g n n * h2/g)*g squeezenet 单元名字为fire_module, 先用一个1…

Group Convolution分组卷积，以及Depthwise Convolution和Global Depthwise Convolution

目录写在前面 Convolution VS Group Convolution Group Convolution的用途参考博客:blog.shinelee.me | 博客园 | CSDN 写在前面 Group Convolution分组卷积,最早见于AlexNet--2012年Imagenet的冠军方法,Group Convolution被用来切分网络,使其在2个GPU上并行运行,AlexNet网络结构如下: Convolution VS Group Convolution 在介绍Gro…

CondenseNet：可学习分组卷积，原作对DenseNet的轻量化改造 | CVPR 2018

CondenseNet特点在于可学习分组卷积的提出,结合训练过程进行剪枝,不仅能准确地剪枝,还能继续训练,使网络权重更平滑,是个很不错的工作来源:晓飞的算法工程笔记公众号论文:Neural Architecture Search with Reinforcement Learning 论文地址:https://arxiv.org/abs/1711.09224 论文代码:https://github.com/ShichenLiu/CondenseNet Introduction De…

编写Java程序，通过给定可变参数方法，计算任意给定的多个int类型数据之和

返回本章节返回作业目录需求说明: 通过给定可变参数方法,计算任意给定的多个int类型数据之和. 实现思路: 定义可变形参方法,参数类型是int类型. 定义变量 sum 接受最终的和. 通过 for 循环计算最终的和值. 在主方法中调用可变参数方法,输出最终和值. 实现代码: public class TestCal { //定义求和方法 public int sum(int...nums) { int sum = 0; for (int num : nums) { sum += num; }…

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模型之MobileNet Mobilenet网络的理解轻量化网络:MobileNet-V2 Tensorflow实现参考: https://github.com/Zehaos/MobileNet 前言: 目前,CNN以及其他神经网络正在飞速发展与应用,为了追求高准确率,网络模型的深度和复杂度越来越…

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.…

【转载】【Tensorflow】卷积神经网络中strides的参数

原文地址: https://blog.csdn.net/TwT520Ly/article/details/79540251 http://blog.csdn.net/TwT520Ly ------------------------------------------------------------------------------------------ 在二维卷积函数tf.nn.conv2d(),最大池化函数tf.nn.max_pool(),平均池化函数tf.nn.avg_pool()…

LCD参数解释及计算【转】

转自:http://blog.csdn.net/longxiaowu/article/details/24319933 Linux内核的amba lcd控制器使用clcd_panel结构体表示一个LCD屏的硬件参数: /* include/linux/fb.h */ struct fb_videomode { const char *name; /* optional */ u32 refresh; /* optional */ u32 xres; u32 yres; u32 pixclock;…

字符串长度计算、截取、url参数获取、计算百分比、时间戳格式化

1.中英混合文字字符截取 //中文长度截取计算,可取中英混合,个数向上取整,精确度1个英文字符误差,一个英文算一个字符,一个汉字算一个字符. //sub("中文zlsd",1) -> "中" //sub("中文zlsd",3) -> "中文" function subCh (str,n){ var r=/[^\x00-\xff]/g; if(str.replace(r,"mm").length&…

android 使用intent传递参数实现乘法计算

主界面上是两个EditText和一个按钮.用于输入两个数字参数. calcute.xml: <?xml version="1.0" encoding="utf-8"?> <LinearLayout xmlns:android="http://schemas.android.com/apk/res/android" android:layout_width="fill_parent" android:layou…

C# 利用委托和事件传入一个参数进行进行计算并返回结果

一.委托定义 1: public class TestData 2: { 3: //定义委托 4: public delegate void Get_TestDataEventHandler(Get_TestDataEventArgs e); 5: //定义事件 6: public event Get_TestDataEventHandler Get_TestData; 7: //定义数据类型传递和获取 Observer所感兴趣的信息 8: //继承EventArgs类 9: public c…

python完成数组格式的请求参数的加密计算

#输入 '''order_id:31489 join_course[0][join_tel]:13130999882 join_course[0][join_name]:任学雨 join_course[0][join_card_afterfour]:043X join_course[0][join_school]:铭博教育咨询 join_course[1][join_tel]:13130999883 join_course[1][join_name]:任学雨 join_course[1][joi…

LSTM参数和结构的本质理解——num_units参数/batch_size/cell计算

参考 ———— 图例讲解 https://blog.csdn.net/u014518506/article/details/80445283 理解:cell其实只有一个 : sequence length其实就是这个cell更新多少次:LSTM的参数总数其实从全连接层的角度来看就可以源码分析 https://www.cnblogs.com/yuetz/p/6563377.html concat = _linear([inputs, h], 4 * self._num_units, True,…

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 Compression: 从模型权重数值角度压缩从网络架构角度压缩对于效率问题,通常的方法即在已经训练好的模型上进行压缩,使得网络携带更少的网络参数,从而解决内存问题,同时解决速度问题. 相比于在已经训练好的模型上进行处理,轻量化模型模型设计则是另辟蹊径.轻量化模型设计主要思想在于设计更高效的「网络…

CNN中各类卷积总结：残差、shuffle、空洞卷积、变形卷积核、可分离卷积等

CNN从2012年的AlexNet发展至今,科学家们发明出各种各样的CNN模型,一个比一个深,一个比一个准确,一个比一个轻量.我下面会对近几年一些具有变革性的工作进行简单盘点,从这些充满革新性的工作中探讨日后的CNN变革方向. 注:水平所限,下面的见解或许有偏差,望大牛指正.另外只介绍其中具有代表性的模型,一些著名的模型由于原理相同将不作介绍,若有遗漏也欢迎指出. 一.卷积只能在同一组进行吗?-- Group convolution Group convolution 分组卷积,最早在AlexN…

验证resneXt，densenet，mobilenet和SENet的特色结构

简介图像分类对网络结构的要求,一个是精度,另一个是速度.这两个需求推动了网络结构的发展. resneXt:分组卷积,降低了网络参数个数. densenet:密集的跳连接. mobilenet:标准卷积分解成深度卷积和逐点卷积,即深度分离卷积. SENet:注意力机制. 简单起见,使用了[1]的代码,注释掉 layer4,作为基本框架resnet14.然后改变局部结构,验证分类效果. 实验结果 GPU:gtx1070 超参数:epochs=80,lr=0.001,optim=Adam 数据集:c…

深度可分离卷积结构（depthwise separable convolution）计算复杂度分析

https://zhuanlan.zhihu.com/p/28186857 这个例子说明了什么叫做空间可分离卷积,这种方法并不应用在深度学习中,只是用来帮你理解这种结构. 在神经网络中,我们通常会使用深度可分离卷积结构(depthwise separable convolution). 这种方法在保持通道分离的前提下,接上一个深度卷积结构,即可实现空间卷积.接下来通过一个例子让大家更好地理解. 假设有一个3×3大小的卷积层,其输入通道为16.输出通道为32.具体为,32个3×3大小的卷积核会遍历…

CNN结构演变总结（二）轻量化模型

CNN结构演变总结(一)经典模型导言: 上一篇介绍了经典模型中的结构演变,介绍了设计原理,作用,效果等.在本文,将对轻量化模型进行总结分析. 轻量化模型主要围绕减少计算量,减少参数,降低实际运行时间,简化底层实现方式等这几个方面,提出了深度可分离卷积,分组卷积,可调超参数降低空间分辨率和减少通道数,新的激活函数等方法,并针对一些现有的结构的实际运行时间作了分析,提出了一些结构设计原则,并根据这些原则来设计重新设计原结构. 注:除了以上这种直接设计轻量的.小型的网络结构的方式外,还包括使用知识蒸…

AI：IPPR的数学表示-CNN稀疏结构进化（Mobile、xception、Shuffle、SE、Dilated、Deformable）

接上一篇:AI:IPPR的数学表示-CNN基础结构进化(Alex.ZF.Inception.Res.InceptionRes). 抄自于各个博客,有大量修改,如有疑问,请移步各个原文..... 前言:AutoML-NasNet VGG结构和INception结构.ResNet基元结构的出现,验证了通过反复堆叠小型inception结构可以构建大型CNN网络,而构建过程可以通过特定的规则自动完成.自动完成大型网络的稀疏性构建出现了一定的人为指导,如Mobile.xception.Shuffle.…

李宏毅-Network Compression课程笔记

一.方法总结 Network Pruning Knowledge Distillation Parameter Quantization Architecture Design Dynamic Computation 二.Network Pruning 模型通常是过参数的,即很多参数或者neuron是冗余的(例如非常接近0),因此我们可以移除这些参数来对模型进行压缩. 1. 重要性判断那么怎么判断哪些参数是冗余或者不重要的呢? 对权重(weight)而言,我们可以通过计算它的l1,l2值来判断…

ShuffleNetV1/V2简述 | 轻量级网络

ShuffleNet系列是轻量级网络中很重要的一个系列,ShuffleNetV1提出了channel shuffle操作,使得网络可以尽情地使用分组卷积来加速,而ShuffleNetV2则推倒V1的大部分设计,从实际出发,提出channel split操作,在加速网络的同时进行了特征重用,达到了很好的效果来源:晓飞的算法工程笔记公众号 ShuffleNet V1 论文: ShuffleNet: An Extremely Efficient Convolutional Neural Netwo…

课程四(Convolutional Neural Networks)，第一周（Foundations of Convolutional Neural Networks） —— 2.Programming assignments：Convolutional Model: step by step

Convolutional Neural Networks: Step by Step Welcome to Course 4's first assignment! In this assignment, you will implement convolutional (CONV) and pooling (POOL) layers in numpy, including both forward propagation and (optionally) backward propagati…

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-detail/269 声明:版权所有,转载请联系平台与作者并注明出处收藏ShowMeAI查看更多精彩内容前言卷积神经网络的结构优化和深度加深,带来非常显著的图像识别效果提升,但同时也带来了高计算复杂度和更长的计算时间,实际工程应用中对效率的考虑也很多,研究界与工业界近年都在努力「保持效果的情况下压缩…

深度学习笔记（十一）网络 Inception, Xception, MobileNet, ShuffeNet, ResNeXt, SqueezeNet, EfficientNet, MixConv

1. Abstract 本文旨在简单介绍下各种轻量级网络,纳尼?!好吧,不限于轻量级 2. Introduction 2.1 Inception 在最初的版本 Inception/GoogleNet,其核心思想是利用多尺寸卷积核去观察输入数据.举个栗子,我们看某个景象由于远近不同,同一个物体的大小也会有所不同,那么不同尺度的卷积核观察的特征就会有这样的效果.于是就有了如下的网络结构图: 图1: Inception module, naive version 于是我们的网络就变胖了,通过增加网络的…