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【论文阅读】ShuffleNet: An Extremely Efficient Convolutional Neural Network for Mobile Devices

ShuffleNet: An Extremely Efficient Convolutional Neural Network for MobileDevices…

ShuffleNet: An Extremely Efficient Convolutional Neural Network for Mobile Devices

1. 摘要 作者介绍了一种计算非常高效的 CNN 结构称之为 ShuffleNet,它是专门为计算资源非常有限的移动设备设计的. 这种新的结构主要用到了两种操作:分组点卷积(pointwise group convolution )和通道打乱(channel shuffle),这可以极大降低计算代价同时保持模型的准确率. 2. 介绍和相关工作 经典的 Xception 和 ResNeXt 结构在网络非常小的时候因为密集的 1×1 卷积而变得低效,因此作者提出用分组点卷积来减小 1×1 卷积的计算…

深度学习论文翻译解析（六）：MobileNets：Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Appliications

论文标题:MobileNets:Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Appliications 论文作者:Andrew G.Howard  Menglong Zhu  Bo Chen ..... 论文地址:https://arxiv.org/pdf/1704.04861.pdf (https://arxiv.org/abs/1704.04861) 代码地址: TensorFlow官方 github-Tensorflo…

[论文阅读] MobileNets: Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applications (MobileNet)

论文地址:MobileNets: Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applications 本文提出的模型叫MobileNet,主要用于移动和嵌入式视觉应用.该模型具有小巧.低延迟的特点.MobileNet在广泛的应用场景中具有有效性,包括物体检测,细粒度分类,人脸属性和大规模地理定位. MobileNet架构 深度可分解卷积(Depthwise Separable Convolution) MobileNet模…

论文笔记——MobileNets(Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applications)

论文地址:MobileNets: Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applications MobileNet由Google提出的一种新的卷积计算方法,旨在加速卷积计算过程. 为了减小网络模型大小,提出了两种比较暴力的裁剪方法. (1) 直接对channel进行裁剪,这种随机砍掉一些channel,也太暴力了吧,砍多了效果肯定不好,想想都知道. (2) 减少输入图像的分辨率,也就是减小输入的尺寸大小. 我们还是关…

【论文翻译】MobileNets: Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applications

MobileNets: Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applications 论文链接:https://arxiv.org/pdf/1704.04861.pdf 摘要和Prior Work就略了,懒:)   Summary: 总的来说,MobileNet相对于标准卷积过程有以下几点不同: 1) 将标准的卷积操作分为两步:depthwise convolution和pointwise convolution.即…

[论文理解] MobileNets: Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applications

MobileNets: Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applications Intro MobileNet 我已经使用过tensorflow的api在实际场景中取得了很实时的识别效果,其论文的贡献是利用depth-wise卷积和point-wise卷积对一般的卷积核进行优化,使得网络模型的卷积计算量大大减小.这一贡献使得Mobile-Net能够在移动设备上顺利运行,并且取得不错的速度和精度. Depthwi…

【MobileNet-V1】-2017-CVPR-MobileNets Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applications-论文阅读

2017-CVPR-MobileNets Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applications Andrew Howard.Hartwig Adam(Google) GitHub: 1.4k stars Citation:4203 Introduction 本文介绍了一种新的网络结构,MobileNet(V1),网络结构上与VGG类似,都属于流线型架构,但使用了新的卷积层--深度可分离卷积(depthwise…

深度学习论文翻译解析（十七）：MobileNets: Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applications

论文标题:MobileNets: Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applications 论文作者:Andrew G. Howard, Menglong Zhu, Bo Chen, Dmitry Kalenichenko, Weijun Wang, Tobias Weyand, Marco Andreetto, Hartwig Adam 论文地址:https://arxiv.org/abs/1704.04861…

论文阅读：MDNet: Learning Multi-Domain Convolutional Neural Networks for Visual Tracking

前言 CVPR2016 来自Korea的POSTECH这个团队   大部分算法(例如HCF, DeepLMCF)只是用在大量数据上训练好的(pretrain)的一些网络如VGG作为特征提取器,这些做法证实利用CNN深度特征对跟踪结果有显著提升. 但是毕竟clssification 和 tracking是两个不同的课题 (predicting object class labels VS locating targets of arbitrary classes.) 所以作者设计了一个网络来做跟踪…