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

转自:机器之心 近日,旷视科技提出针对移动端深度学习的第二代卷积神经网络 ShuffleNet V2.研究者指出过去在网络架构设计上仅注重间接指标 FLOPs 的不足,并提出两个基本原则和四项准则来指导网络架构设计,最终得到了无论在速度还是精度上都超越先前最佳网络(例如 ShuffleNet V1.MobileNet 等)的 ShuffleNet V2.在综合实验评估中,ShuffleNet V2 也在速度和精度之间实现了最佳权衡.研究者认为,高效的网络架构设计应该遵循本文提出的四项准则.本文已

1. 摘要 最近,神经网络的架构设计都是基于计算复杂度的间接度量,比如 FLOPs.然而,直接的度量比如运行速度,其实也会依赖于内存访问和平台特性等其它因素. 因此本文建议直接在目标平台上用直接度量进行测试.基于一系列控制条件实验,作者提出了设计高效网络结构的一些实用指导思想,并据此提出了一个称之为 ShuffleNet V2 的新结构. 2. 介绍 为了衡量计算复杂度,一个广泛采用的度量方式是浮点运算的次数 FLOPs,但是,它是一个间接的度量,是对我们真正关心的直接度量比如速度或者时延的一种

ubuntu docker方式部署docker registry v2 2016-03-03 17:36 by JackieHan, 4 阅读, 0 评论, 收藏,  编辑 生成自己签名的证书 生成签名的过程需要根据提示输入一些参数,需要注意的时Common Name的时候需要输入一个自己需要的域名,如果时内部域名记得访问的时候需要修改hosts. mkdir /data/certs -p cd /data/certs openssl req -newkey rsa:4096 -nodes -s

项目实现:GitHub 参考博客:CNN模型之ShuffleNet v1论文:ShuffleNet: An Extremely Efficient Convolutional Neural Network for Mobile Devices v2论文:ShuffleNet V2: Practical Guidelines for Ecient CNN Architecture Design 一.分组卷积 Group convolution是将输入层的不同特征图进行分组,然后采用不同的卷积核再对

ShuffleNet是旷世提出的高效轻量化网络,是一款很值得一提的轻量化网络,其相关论文也是很有价值的. ShuffleNet V1 该网络提出于2017年,论文为<ShuffleNet: An Extremely Efficient Convolutional Neural Network for Mobile Devices>. 由于Xception和ResNeXt中存在大量密集的1*1卷积,导致网络十分低效.因此,旷世提出了pointwise group convolutions来减少1

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

Taylor Guo @ Shanghai - 2018.10.22 - 星期一 PyTorch 资源链接 图像分类 VGG ResNet DenseNet MobileNetV2 ResNeXt SqueezeNet ShuffleNet ShuffleNet V2 位姿估计 CPM: Convolutional Pose Machines OpenPose: Realtime Multi-Person 2D Pose Estimation using Part Affinity Fields

torchvision https://pytorch.org/docs/stable/torchvision/index.html#module-torchvision The torchvision package consists of popular datasets(数据集), model architectures(模型结构), and common image transformations(通用图像转换) for computer vision. torchvision.get_

自己搭建神经网络时,一般都采用已有的网络模型,在其基础上进行修改.从2012年的AlexNet出现,如今已经出现许多优秀的网络模型,如下图所示. 主要有三个发展方向: Deeper:网络层数更深,代表网络VggNet Module: 采用模块化的网络结构(Inception),代表网络GoogleNet Faster: 轻量级网络模型,适合于移动端设备,代表网络MobileNet和ShuffleNet Functional: 功能型网络,针对特定使用场景而发展出来.如检测模型YOLO,Faste

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

MegEngine推理性能优化 MegEngine「训练推理一体化」的独特范式,通过静态图优化保证模型精度与训练时一致,无缝导入推理侧,再借助工业验证的高效卷积优化技术,打造深度学习推理侧极致加速方案,实现当前业界最快运行速度.本文从推理侧的数据排布(Inference Layout)讲起,接着介绍MegEngine的Im2col+MatMul.Winograd.Fast-Run工程优化实践.经典的轻量卷积神经网络实验表明,经过MegEngine加速,ResNet18和ResNet50最高加速比

v2简介 相信大家都碰到过下面的展示的 人机验证界面: reCaptcha 是 Google 公司的验证码服务,方便快捷,改变了传统验证码需要输入n位失真字符的特点. reCaptcha 在使用的时候是这样的: 谷歌人机身份验证只需要点一下复选框,Google 会收集一些鼠标轨迹.网络信息.浏览器信息等等,依靠后端的神经网络判断是机器还是人,绝大多数验证会一键通过,无需像传统验证码( Geetest )一样. 而像文章开头两图,展示的是 reCAPTCHA v2 界面.下表显示了 reCAPTC

这两天在慕课学Spring boot ,用idea通过spring initializr新建项目 即使用代理连不上.无奈. 参考了 GitHub - spring-io/initializr: A web-based quickstart generator for Spring projectshttps://github.com/spring-io/initializr/ 成功搭建好了server,记录下来供大家参考. win10 jdk1.8 maven3.5 git 1. sds@SS

from:https://blog.csdn.net/qq_14845119/article/details/73648100 Inception v1的网络,主要提出了Inceptionmodule结构(1*1,3*3,5*5的conv和3*3的pooling组合在一起),最大的亮点就是从NIN(Network in Network)中引入了1*1 conv,结构如下图所示,代表作GoogleNet 假设previous layer的大小为28*28*192,则, a的weights大小,1*

相比之前的版本(v1.1.0),此版本(v2.1.0)做了较大的改动. 项目地址: github https://github.com/cnsvili/mybatis-jpa gitee https://gitee.com/svili/mybatis-jpa 当前版本主要提供2个功能: 1.生成符合JPA规范的ResultMap,支持结果集的嵌套: 2.简化Insert/Update语句的构建. 解决实际开发中的痛点: 1.Mybatis提供的ResultSet不够灵活,ResultMap构建繁

最近发现很多人用动软代码生成,确实方便,有些经验记录下,以后查看回顾. ..\Maticsoft\Codematic2\Template\TemplateFile 为模板文件夹,直接在目录下新建文件夹[我的自定义模版],有个[模版示例.cmt]也直接复制到自定义文件下好了.在动软模版管理代码模板右键刷新就看见了,选择模板右键编辑并查看进入模板编辑. 头 <#@ template language="c#" HostSpecific="True" #> &

一说到REST,我想大家的第一反应就是“啊,就是那种前后台通信方式.”但是在要求详细讲述它所提出的各个约束,以及如何开始搭建REST服务时,却很少有人能够清晰地说出它到底是什么,需要遵守什么样的准则. 在您将看到的这一篇文章中,我们将对REST,尤其是基于HTTP的REST服务进行详细地介绍.通过这些文章,您不仅可以了解到什么是REST,更能清晰地了解到您在编写REST服务时所需要遵守的各个守则,设计RESTful API时需要考虑的各种因素以及实现过程中可能遇到的问题等内容. REST示例 我

Atitit. 项目文档目录大纲 总集合  v2 -----Atitti.原有项目源码的架构,框架,配置与环境说明 v3 q511 -----Atitit.开发环境 与 工具 以及技术框架 以及 注意事项 v2 .docx 我们推荐的开发理念与工具与技术 -----现有数据库表说明.docx ------功能表v2 q55 - 副本.xlsx 主要对客户需求进行了解析,结构化,归纳整理 -------训练系统需求具体内容  最新版 (1).doc(客户原始需求最新版) ------Atitti.

Microsoft.AspNet.Identity是微软在MVC 5.0中新引入的一种membership框架,和之前ASP.NET传统的membership以及WebPage所带来的SimpleMembership(在MVC 4中使用)都有所不同. Microsoft.AspNet.Identity是符合微软开放Owin标准里面Security标准的一种实现.且在MVC 5中默认使用EntityFramework作为Microsoft.AspNet.Identity的数据存储实现. ASP.N