Zhuang Liu主页:https://liuzhuang13.github.io/ Learning Efficient Convolutional Networks through Network Slimming: https://arxiv.org/pdf/1708.06519.pdf 后续出了:Rethinking the Value of Network Pruning (Pytorch) (ICLR 2019),https://github.com/Eric-mingjie/re…

Learning Efficient Convolutional Networks through Network Slimming 简介 这是我看的第一篇模型压缩方面的论文,应该也算比较出名的一篇吧,因为很早就对模型压缩比较感兴趣,所以抽了个时间看了一篇,代码也自己实现了一下,觉得还是挺容易的.这篇文章就模型压缩问题提出了一种剪枝针对BN层的剪枝方法,作者通过利用BN层的权重来评估输入channel的score,通过对score进行threshold过滤到score低的channel,在连接的…

论文地址:用于端到端语音增强的卷积递归神经网络 论文代码:https://github.com/aleXiehta/WaveCRN 引用格式:Hsieh T A, Wang H M, Lu X, et al. WaveCRN: An efficient convolutional recurrent neural network for end-to-end speech enhancement[J]. IEEE Signal Processing Letters, 2020, 27: 2149…

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…

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…

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…

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…