MoD：轻量化、高效、强大的新型卷积结构

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卷积神经网络学习笔记——轻量化网络MobileNet系列（V1，V2，V3）

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…

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.…

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/pdf/1602.07360.pdf MobileNet https://arxiv.org/pdf/1704.04861.pdf Xception https://arxiv.org/pdf/1610.02357.pdf ShuffleNet https://arxiv.org/pdf/1707.0…

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…

EfficientFormer：轻量化ViT Backbone

论文:<EfficientFormer: Vision Transformers at MobileNet Speed > Vision Transformers (ViT) 在计算机视觉任务中取得了快速进展,开启了 Vision + Transformer 的先河,之后大量的论文和研究都基于 ViT 之上的.不过呢,Transformer 由于 Attention 的结构设计需要大量的参数,执行的性能也比经过特殊优化的 CNN 要慢一点. 像是之前介绍的 DeiT 利用 ViT + 蒸馏让训…

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 CNN 网络,如 VGG.GoogLeNet.ResNet.DenseNet 等.由于神经网络的性质,为了获得更好的性能,网络层数不断增加,从 7 层 AlexNet 到 16 层 VGG,再从 16 层 VGG 到 GoogLeNet 的 22 层,再到 152 层 ResNet,更有上千层的 R…

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 CNN 网络,如 VGG.GoogLeNet.ResNet.DenseNet 等.由于神经网络的性质,为了获得更好的性能,网络层数不断增加,从 7 层 AlexNet 到 16 层 VGG,再从 16 层 VGG 到 GoogLeNet 的 22 层,再到 152 层 ResNet,更有上千层的 R…