前言 深度卷积网络除了准确度,计算复杂度也是考虑的重要指标.本文列出了近年主流的轻量级网络,简单地阐述了它们的思想.由于本人水平有限,对这部分的理解还不够深入,还需要继续学习和完善. 最后我参考部分列出来的文章都写的非常棒,建议继续阅读. 复杂度分析 理论计算量(FLOPs):浮点运算次数(FLoating-point Operation) 参数数量(params):单位通常为M,用float32表示. 对比 std conv(主要贡献计算量) params:\(k_h\times k_w\ti…

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…

虽然很多CNN模型在图像识别领域取得了巨大的成功,但是一个越来越突出的问题就是模型的复杂度太高,无法在手机端使用,为了能在手机端将CNN模型跑起来,并且能取得不错的效果,有很多研究人员做了很多有意义的探索和尝试,今天就介绍两个比较轻量级的模型 mobile net 和 shuffle net. 在介绍这几个轻量型的网络之前,我们先来看看,为什么卷积神经网络的运算功耗这么大. 卷积神经网络,顾名思义,就是会有很多的卷积运算,而卷积神经网络中,最费时间的就是其中的卷积运算.我们知道,一张 h×w"…

翻译: http://baijiahao.baidu.com/s?id=1565832713111936&wfr=spider&for=pc http://baijiahao.baidu.com/s?id=1566004753349359&wfr=spider&for=pc ShuffleNet和MobileNet对比 https://xueqiu.com/3426965578/88678286 CVPR 2017精彩论文解读:对Xception一种深度可分离卷积的介绍 h…

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…

参考github上各位大神的代码 mobilenet和shufflenet,实现起来感觉还是各种问题. mobilenet目前使用的代码来自这里:https://github.com/BVLC/caffe/pull/5665/files. 而shufflenet我用的是:https://github.com/farmingyard/ShuffleNet 之前用官方的caffe训练mobilenet,速度超级慢,而且官方的caffe不知道为什么,minibatch只能为1,显存没有优化好的问题ca…

本文由云+社区发表 导语:卷积神经网络日益增长的深度和尺寸为深度学习在移动端的部署带来了巨大的挑战,CNN模型压缩与加速成为了学术界和工业界都重点关注的研究领域之一. 前言 自从AlexNet一举夺得ILSVRC 2012 ImageNet图像分类竞赛的冠军后,卷积神经网络(CNN)的热潮便席卷了整个计算机视觉领域.CNN模型火速替代了传统人工设计(hand-crafted)特征和分类器,不仅提供了一种端到端的处理方法,还大幅度地刷新了各个图像竞赛任务的精度,更甚者超越了人眼的精度(LFW人脸识…

0. AlexNet 1. VGG VGG网络相对来说,结构简单,通俗易懂,作者通过分析2013年imagenet的比赛的最好模型,并发现感受野还是小的好,然后再加上<network in network>中的\(1*1\)卷积核,使得全文只在卷积网络的深度上做文章,从而得出了网络还是越深越好的结论 VGG 2. Inception 与VGG同期出来的有googlenet,该网络通过关注减少模型参数,而不降低模型性能的角度出发,设计出了inception结构,提出了googlenet: 然后g…

框架: 腾讯ncnn https://github.com/Tencent/ncnn 百度mobile-deep-learning https://github.com/baidu/mobile-deep-learning 网络 MobileNet https://github.com/Haiyang21/MobileNet-Caffe   [Caffe] https://github.com/Zehaos/MobileNet  [TensorFlow] ShuffleNet https://g…

原文:NeurIPS 2018 | 腾讯AI Lab详解3大热点:模型压缩.机器学习及最优化算法 导读 AI领域顶会NeurIPS正在加拿大蒙特利尔举办.本文针对实验室关注的几个研究热点,模型压缩.自动机器学习.机器学习与最优化算法,选取23篇会议上入选的重点论文进行分析解读,与大家分享.Enjoy! NeurIPS (Conference on Neural Information Processing Systems,神经信息处理系统进展大会)与ICML并称为神经计算和机器学习领域两大顶级学…