depth wise cnn相对于传统的CNN,区别在于:它是逐通道做卷积操作! 例子如下: (1)使用传统卷积,输入:H*W*C_in,最终输出h*w*C_out:卷积核尺寸为K*K*C_in*C_out,则参数量=K*K*C_in*C_out,计算量=K*K*h*w*C_in*C_out; (2)使用depth wise cnn(一般还要加上1*1卷积),输入:H*W*C_in,最终输出h*w*C_out:首先是depth wise cnn,卷积核尺寸为K*K*C_in,该层的参数量=K*K…

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…

先来一波各版本性能展览: Pre-trained Models Choose the right MobileNet model to fit your latency and size budget. The size of the network in memory and on disk is proportional to the number of parameters. The latency and power usage of the network scales with th…

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MobileNet论文,捋一遍MobileNet,基本代码和图片都是来自网络,这里表示感谢,参考链接均在后文.下面开始. MobileNet论文写的很好,有想法的可以去看一下,我这里提供翻译地址: 深度学习论文翻译解析(十七):MobileNets: Efficient Convolutional Ne…

​ MobileNet系列之MobileNet_v1 Inception系列之Inception_v1 Inception系列之Batch Normalization Inception系列之Inception_v2-v3 Inception系列之Inception_v4 导言: MobileNet_v2提出了一些MobileNet_v1存在的一些问题,并在此基础上提出了改进方案.其主要贡献为提出了线性瓶颈(Linear Bottlenecks)和倒残差(Inverted Residuals).…

感觉numpy.hstack()和numpy.column_stack()函数略有相似,numpy.vstack()与numpy.row_stack()函数也是挺像的. stackoverflow上也有类似的讨论,在这里numpy vstack vs. column_stack. 给一个相关函数的列表: stack()    Join a sequence of arrays along a new axis. hstack()    Stack arrays in sequence horiz…

转载自知乎:卷积神经网络的复杂度分析 之前的Inception学习博客: 『TensorFlow』读书笔记_Inception_V3_上 『TensorFlow』读书笔记_Inception_V3_下 一.时间复杂度 即模型的运算次数,可用FLOPs衡量,也就是浮点运算次数(FLoating-point OPerations). 单个卷积层的时间复杂度 Time~O(M2·K2·Cin·Cout) M:输出特征图边长 K:卷积核尺寸 C:通道数目 输出边长M计算公式为: M = (X - K +…

  周末码一文,明天见矩阵- 其实Numpy之类的单讲特别没意思,但不稍微说下后面说实际应用又不行,所以大家就练练手吧 代码裤子: https://github.com/lotapp/BaseCode 在线编程: https://mybinder.org/v2/gh/lotapp/BaseCode/master 在线地址: http://github.lesschina.com/python/ai/numpy 1.数组定义.常见属性 ¶ 引入一下 Numpy模块, Numpy的数组使用可以查看一…

Reading Comprehension(RC) 阅读理解对于机器来说, 是一项非常艰巨的任务.google提出QANet, 目前(2018 0505)一直是SQuAD的No. 1. 今天简单地与大家分享一下. SQuAD Stanford Question Answering Dataset (SQuAD) [1] 阅读理解理解数据集,包含100,000+ 的数据样本,采用众包的方式,对500+的 Wikipedia 文章进行处理,得到(Context, question, answer)…

1.结构数组: 在C语言中我们可以通过struct关键字定义结构类型,结构中的字段占据连续的内存空间,每个结构体占用的内存大小都相同,因此可以很容易地定义结构数组.和C语言一样,在NumPy中也很容易对这种结构数组进行操作.只要NumPy中的结构定义和C语言中的定义相同,NumPy就可以很方便地读取C语言的结构数组的二进制数据,转换为NumPy的结构数组. 假如我们需要创建的C语言的结构如下图: struct cal_ctrl{ u16 ifrm_width; u16 ifrm_height;…