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…

【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…

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…

【网络结构】MobileNets: Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applications论文解析

目录 0. Paper link 1. Overview 2. Depthwise Separable Convolution 2.1 architecture 2.2 computational cost 3. Network Structure 4. Width Multiplier: Thinner Models 5. Resolution Multiplier: Reduced Representation Experiments 0. Paper link MobileNets 1.…

Paper | MobileNets: Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applications

目录 1. 故事 2. MobileNet 2.1 深度可分离卷积 2.2 网络结构 2.3 引入两个超参数 3. 实验本文提出了一种轻量级结构MobileNets.其基础是深度可分离卷积操作. MobileNet具有两个超参数,可以调节精度(accuracy)和延迟(latency)之间的权衡. 1. 故事现有的模型越来越深,越来越复杂,效率却有可能越来越低.这在实际应用中是无法接受的. 本文于是推出了一种网络,包含两个超参数,可以根据需求适配. 历史工作大多考虑让网络更小,即关注size…

MobileNets: Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applications

1. 摘要作者提出了一系列应用于移动和嵌入式视觉的称之为 MobileNets 的高效模型,这些模型采用深度可分离卷积来构建轻量级网络. 作者还引入了两个简单的全局超参数来有效地权衡时延和准确率,以便于网络设计者针对自己任务的限制来选择大小合适的模型. 2. 相关工作设计轻量级的高效模型大致可以分为两个方向:压缩预训练好的模型或者直接训练小的网络. 针对前者,模型压缩主要是基于量化.哈希.剪枝和霍夫曼编码等,另外一种训练小模型的方法则是蒸馏,用较大的网络来教较小的网络.而直接设计小网络结构的…

【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（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…

【论文笔记】Learning Convolutional Neural Networks for Graphs

Learning Convolutional Neural Networks for Graphs 2018-01-17 21:41:57 [Introduction] 这篇 paper 是发表在 ICML 2016 的:http://jmlr.org/proceedings/papers/v48/niepert16.pdf 上图展示了传统 CNN 在 image 上进行卷积操作的工作流程.(a)就是通过滑动窗口的形式,利用3*3 的卷积核在 image 上进行滑动,来感知以某一个像素点为中心…

【论文阅读】Learning Dual Convolutional Neural Networks for Low-Level Vision

论文阅读([CVPR2018]Jinshan Pan - Learning Dual Convolutional Neural Networks for Low-Level Vision) 本文针对低层视觉问题,提出了一般性的用于解决低层视觉问题的对偶卷积神经网络.作者认为,低层视觉问题,如常见的有超分辨率重建.保边滤波.图像去雾和图像去雨等,这些问题经常涉及到估计目标信号的两个成分:结构和细节.因此,文章提出DualCNN,它包含两个平行的分支来分别恢复结构和细节信息. 具体内容参见https…

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

ShuffleNet: An Extremely Efficient Convolutional Neural Network for MobileDevices…

论文笔记(2)-Dropout-Regularization of Neural Networks using DropConnect

这篇paper使用DropConnect来规则化神经网络.dropconnect和dropout的区别如下图所示.dropout是随机吧隐含层的输出清空,而dropconnect是input unit到hidden unit输入权值以1-p的概率清0 dropout的关键公式,其中m是size为d的列向量格式如下[0 0 1 0 0 0 1 1 ]T .这样的话就把隐层到输出层以一定的概率清空,概率一般为0.5 dropconnect的关键公式,其中M和上面的m一个含义.这个就是说从输入层到隐层…

CS231n笔记 Lecture 5 Convolutional Neural Networks

一些ConvNets的应用 Face recognition 输入人脸,推测是谁 Video classfication Recognition 识别身体的部位, 医学图像, 星空, 标志牌, 鲸... 图像描述 Image Captioning transfer 卷积操作和信号处理的卷积操作的区别印象中在学习数字图像处理这门课的时候,里面提到过卷积操作,当时的计算方法是,需要把卷积核作一个180度的旋转.其实在最开始听到"卷积神经网络"并开始在探究具体如何进行卷积操作的时候,我也有…

网络量化——Quantized Convolutional Neural Networks for Mobile Devices

论文地址:https://arxiv.org/abs/1512.06473 源码地址:https://github.com/jiaxiang-wu/quantized-cnn 1. 主要思想这篇文章的主要思想其实就是权值共享,也是用聚类的方法(k-means)做共享,只不过不是单个权值共享了,而是分块权值共享(用一个掩码矩阵表示共享的情况),因此可以较少存储空间. 再加上因为共享,所以有些点乘计算只需要计算一次,因为对应的权值块都一样,输入一样的话,输出也一样.所以将部门的点乘转换成了加法操作…

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…

论文笔记-IGCV3：Interleaved Low-Rank Group Convolutions for Efficient Deep Neural Networks

论文笔记-IGCV3:Interleaved Low-Rank Group Convolutions for Efficient Deep Neural Networks 2018年07月11日 14:05:46 Liven_Zhu 阅读数 846 介绍在这篇论文中,作者同时使用低秩核和稀疏核(low-rank and sparse kernel)来组成一个密集kernel.基于ICGV2的基础上,作者提出了ICGV3. 近几年,卷积网络在计算机视觉上的有效性已经得到了验证.目前卷积网络的…

《Deep Feature Extraction and Classification of Hyperspectral Images Based on Convolutional Neural Networks》论文笔记

论文题目<Deep Feature Extraction and Classification of Hyperspectral Images Based on Convolutional Neural Networks> 论文作者:Y ushi Chen, Member , IEEE, Hanlu Jiang, Chunyang Li, Xiuping Jia, Senior Member , IEEE, and Pedram Ghamisi, Member , IEEE 论文发表年份:20…

论文笔记之：Spatially Supervised Recurrent Convolutional Neural Networks for Visual Object Tracking

Spatially Supervised Recurrent Convolutional Neural Networks for Visual Object Tracking arXiv Paper Project Page:http://guanghan.info/projects/ROLO/ GitHub:https://github.com/wangxiao5791509/ROLO 摘要:本文提出了一种新的方法进行空间监督 RCNN 来进行目标跟踪.我们通过深度神经网络来学习到 loc…

论文笔记之：Learning Multi-Domain Convolutional Neural Networks for Visual Tracking

Learning Multi-Domain Convolutional Neural Networks for Visual Tracking CVPR 2016 本文提出了一种新的CNN 框架来处理跟踪问题.众所周知,CNN在很多视觉领域都是如鱼得水,唯独目标跟踪显得有点“慢热”,这主要是因为CNN的训练需要海量数据,纵然是在ImageNet 数据集上微调后的model 仍然不足以很好的表达要跟踪地物体,因为Tracking问题的特殊性,至于怎么特殊的,且听细细道来. 目标跟踪之所以很少被 C…

[CVPR2015] Is object localization for free? – Weakly-supervised learning with convolutional neural networks论文笔记

p.p1 { margin: 0.0px 0.0px 0.0px 0.0px; font: 13.0px "Helvetica Neue"; color: #323333 } p.p2 { margin: 0.0px 0.0px 0.0px 0.0px; font: 13.0px "Helvetica Neue"; color: #042eee } span.s1 { } span.s2 { text-decoration: underline } Is objec…

AlexNet论文翻译-ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks

ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks 深度卷积神经网络的ImageNet分类 Alex Krizhevsky University of Toronto 多伦多大学 kriz@cs.utoronto.ca Ilya Sutskever University of Toronto 多伦多大学 ilya@cs.utoronto.ca Geoffrey E. Hinton University of Toront…