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。

轻量化卷积神经网络MobileNet论文详解（V1&V2）的更多相关文章

  1. 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/p ...

  2. 【深度学习系列】手写数字识别卷积神经--卷积神经网络CNN原理详解(一)

    上篇文章我们给出了用paddlepaddle来做手写数字识别的示例,并对网络结构进行到了调整,提高了识别的精度.有的同学表示不是很理解原理,为什么传统的机器学习算法,简单的神经网络(如多层感知机)都可 ...

  3. 【深度学习系列】卷积神经网络CNN原理详解(一)——基本原理

    上篇文章我们给出了用paddlepaddle来做手写数字识别的示例,并对网络结构进行到了调整,提高了识别的精度.有的同学表示不是很理解原理,为什么传统的机器学习算法,简单的神经网络(如多层感知机)都可 ...

  4. 【模型推理】量化实现分享一：详解 min-max 对称量化算法实现

      欢迎关注我的公众号 [极智视界],回复001获取Google编程规范   O_o   >_<   o_O   O_o   ~_~   o_O   大家好,我是极智视界,本文剖析一下 m ...

  5. 【模型推理】量化实现分享三：详解 ACIQ 对称量化算法实现

      欢迎关注我的公众号 [极智视界],回复001获取Google编程规范   O_o   >_<   o_O   O_o   ~_~   o_O   大家好,我是极智视界,本文剖析一下AC ...

  6. 【模型推理】量化实现分享二：详解 KL 对称量化算法实现

      欢迎关注我的公众号 [极智视界],回复001获取Google编程规范   O_o   >_<   o_O   O_o   ~_~   o_O   大家好,我是极智视界,本文剖析一下 K ...

  7. 轻量级卷积神经网络——MobileNet

    谷歌论文题目: MobileNets: Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applications 其他参考: CNN ...

  8. 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 ...

  9. Attention is all you need 论文详解（转）

    一.背景 自从Attention机制在提出之后,加入Attention的Seq2Seq模型在各个任务上都有了提升,所以现在的seq2seq模型指的都是结合rnn和attention的模型.传统的基于R ...

随机推荐

  1. Ubuntu14.04部署pyspider的过程

    1.安装,安装官方文档,应该先执行 sudo apt-get install python python-dev python-distribute python-pip libcurl4-opens ...

  2. Vue.js实现下拉无限刷新分页

    <!doctype html> <html class="no-js"> <head> <meta charset="utf-8 ...

  3. nexus-2.14.2-01-bundle构建maven私服

    一.下载nexus 地址:https://sonatype-download.global.ssl.fastly.net/nexus/oss/nexus-2.14.2-01-bundle.zip 二. ...

  4. Windows10 ubuntu子系统的启用即基础配置

    Windows 10 在一周年更新后,本身集成一个不带有图形界面的ubuntu 14.04系统了,大大方便了Linux开发,并且本身使用很方便,像我这种Windows死忠,只会在Linux下跑一下一定 ...

  5. Centos制作本地yum源

    本地YUM源制作 1. YUM相关概念 1.1. 什么是YUM YUM(全称为 Yellow dog Updater, Modified)是一个在Fedora和RedHat以及CentOS中的Shel ...

  6. Java面向对象（二、继承）

    Java 继承 继承的概念 继承是java面向对象编程技术的一块基石,因为它允许创建分等级层次的类. 继承就是子类继承父类的特征和行为,使得子类对象(实例)具有父类的实例域和方法,或子类从父类继承方法 ...

  7. Flask构建微电影（一）

    第一章.项目介绍  1.1.前言    本教程我将带领大家如何使用flask框架开发微电影网站.Flask是python中最受欢迎的轻量级web框架,flask扩展丰富,冗余度小,可自由选择组合各种插 ...

  8. spring+jotm+ibatis+mysql实现JTA分布式事务

    1 环境 1.1 软件环境  spring-framework-2.5.6.SEC01-with-dependencies.zip ibatis-2.3.4 ow2-jotm-dist-2.1.4-b ...

  9. JXP

    JSX 初识:它是JavaScript的语法扩展,建议在React中使用它来描述UI的外观. 考虑这个变量声明:   在JSX中嵌入表达式 可以通过将其包含在大括号中来嵌入JSX中的任何JavaScr ...

  10. Linux ftrace框架介绍及运用

    目录: 1. ftrace背景 2. 框架介绍 3. 主要代码分析 4. ftrace的配置和使用 5. ftrace相关工具 在日常工作中,经常会需要对内核进行Debug.或者进行优化工作.一些简单 ...