mobilenet v1 论文解读 论文地址:https://arxiv.org/abs/1704.04861 核心思想就是通过depthwise conv替代普通conv. 有关depthwise conv可以参考https://www.cnblogs.com/sdu20112013/p/11759928.html 模型结构: 类似于vgg这种堆叠的结构. 每一层的运算量 可以看到,运算量并不是与参数数量绝对成正比,当然整体趋势而言,参数量更少的模型会运算更快. 代码实现 https://gi…

SqueezeNet 论文地址:https://arxiv.org/abs/1602.07360 和别的轻量级模型一样,模型的设计目标就是在保证精度的情况下尽量减少模型参数.核心是论文提出的一种叫"fire module"的卷积方式. 设计策略 主要用1x1卷积核,而不是3x3. 减少3x3卷积核作用的channel. 推迟下采样的时间.以获取更大尺寸的feature map.这一点是处于精度的考虑.毕竟feature map的resolution越大,信息越丰富.下采样主要通过poo…

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…

谷歌论文题目: MobileNets: Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applications 其他参考: CNN模型之MobileNet Mobilenet网络的理解 轻量化网络:MobileNet-V2 Tensorflow实现参考: https://github.com/Zehaos/MobileNet 前言: 目前,CNN以及其他神经网络正在飞速发展与应用,为了追求高准确率,网络模型的深度和复杂度越来越…

项目介绍   在文章CNN大战验证码中,我们利用TensorFlow搭建了简单的CNN模型来破解某个网站的验证码.验证码如下: 在本文中,我们将会用Keras来搭建一个稍微复杂的CNN模型来破解以上的验证码. 数据集   对于验证码图片的处理过程在本文中将不再具体叙述,有兴趣的读者可以参考文章CNN大战验证码.   在这个项目中,我们现在的样本一共是1668个样本,每个样本都是一个字符图片,字符图片的大小为16*20.样本的特征为字符图片的像素,0代表白色,1代表黑色,每个样本为320个特征,取…

总结近期CNN模型的发展(一) from:https://zhuanlan.zhihu.com/p/30746099 余俊 计算机视觉及深度学习   1.前言 好久没有更新专栏了,最近因为项目的原因接触到了PyTorch,感觉打开了深度学习新世界的大门.闲暇之余就用PyTorch训练了最近在图像分类上state-of-the-art的CNN模型,正好在文章中总结如下: ResNet [1, 2] Wide ResNet [3] ResNeXt [4] DenseNet [5] DPNet [9]…

导航 目   录:Farseer.net轻量级ORM开源框架 目录 上一篇:没有了 下一篇:Farseer.net轻量级ORM开源框架 V1.x 入门篇:数据库配置 前言 V1.x版本终于到来了.本次版本的开发从3月份开始,花了一个月的时间完成了概念版本设计.开发.到了4月份进行多次的内核的重构设计.到了5月份进行大规模的BUG修复.代码优化. 截止到今天(6月初),已知的BUG都已修复,并已在2个项目中应用了,并且运行良好. 本篇主题 1.新增队列管理: 新版本改变了V0.x时的使用方式,以E…

经典分类CNN模型系列其五:Inception v2与Inception v3 介绍 Inception v2与Inception v3被作者放在了一篇paper里面,因此我们也作为一篇blog来对其讲解. Google家的Inception系列模型提出的初衷主要为了解决CNN分类模型的两个问题,其一是如何使得网络深度增加的同时能使得模型的分类性能随着增加,而非像简单的VGG网络那样达到一定深度后就陷入了性能饱和的困境(Resnet针对的也是此一问题):其二则是如何在保证分类网络分类准确率提升或…

博客:博客园 | CSDN | blog 写在前面 如题,这篇文章将尝试从卷积拆分的角度看一看各种经典CNN backbone网络module是如何演进的,为了视角的统一,仅分析单条路径上的卷积形式. 形式化 方便起见,对常规卷积操作,做如下定义, \(I\):输入尺寸,长\(H\) 宽\(W\) ,令长宽相同,即\(I = H = W\) \(M\):输入channel数,可以看成是tensor的高 \(K\):卷积核尺寸\(K \times K\),channel数与输入channel数相同…

基于Pre-Train的CNN模型的图像分类实验  MatConvNet工具包提供了好几个在imageNet数据库上训练好的CNN模型,可以利用这个训练好的模型提取图像的特征.本文就利用其中的 “imagenet-caffe-ref”的模型,提取图像特征(softmax前一层的输出,4096维),在几个常用的图像分类的数据库中进行了相应的分类实验.这实验的过程中,有对图片进行左右翻转用于增加训练数据.下面结果的表格中:Original原始结果,Flip增加翻转后的结果. 需要用到的toolbox…

在前面我们讲述了DNN的模型与前向反向传播算法.而在DNN大类中,卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,以下简称CNN)是最为成功的DNN特例之一.CNN广泛的应用于图像识别,当然现在也应用于NLP等其他领域,本文我们就对CNN的模型结构做一个总结. 在学习CNN前,推荐大家先学习DNN的知识.如果不熟悉DNN而去直接学习CNN,难度会比较的大.这是我写的DNN的教程: 深度神经网络(DNN)模型与前向传播算法 深度神经网络(DNN)反向传播算法(BP) 深度…

FaceRank-人脸打分基于 TensorFlow 的 CNN 模型 隐私 因为隐私问题,训练图片集并不提供,稍微可能会放一些卡通图片. 数据集 130张 128*128 张网络图片,图片名: 1-3.jpg 表示 分值为3 的第3 张图. 你可以把符合这个格式的图片放在 resize_images 来训练模型. 模型 人脸打分基于 TensorFlow 的 CNN 模型 代码参考 : https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples/b…

项目简介   在之前的文章keras入门(三)搭建CNN模型破解网站验证码中,笔者介绍介绍了如何用Keras来搭建CNN模型来破解网站的验证码,其中验证码含有字母和数字.   让我们一起回顾一下那篇文章的处理思路: 利用OpenCV对图像进行单个字符的切割,大概400多张图片: 对切割好的单个字符进行人工手动标记: 搭建合适的CNN模型,对标记好的数据集进行训练: 对于新的验证码,先切割单个字符,再对单个字符进行预测,组成总的预测结果.   这一次,笔者将会换种思路,使用CNN模型来破解网站的验…

keras训练cnn模型时loss为nan 1.首先记下来如何解决这个问题的:由于我代码中 model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='sgd', metrics=['accuracy']) 即损失函数用的是categorical_crossentropy所以,在pycharm中双击shift键,寻找该函数,会出现keras.loss模块中有该函数,进入该函数后, 原函数为: def categorical_crossent…

背景 学术界一直困惑的点是"如何让看似黑盒的CNN模型说话",即对它的分类结果给出解释. 这里的解释是指,让模型告诉我们它是通过图片的哪些像素做出判断的,并不是深度学习理论层面的解释. 反卷积和导向反向传播 CNN模型的可解释问题,很早就有人在研究了,严格来说只是"CNN可视化".有两个经典的方法. CNN中的卷积.反卷机和反池化 反卷机(Deconvolution).上采样(Unsampling).上池化(Unpooling) UnPooling的过程,特点是在M…

自然语言处理的CNN模型中几种常见的池化方法 本文是在[1]的基础上进行的二次归纳. 0x00 池化(pooling)的作用   首先,回顾一下NLP中基本的CNN模型的卷积和池化的大致原理[2].filter(特征抽取器,卷积核,CV上称之为滤波器)在一个窗口(text region)上可以抽取出一个特征值,filter在整个text上滑动,将抽取出一系列特征值组成一个特征向量.这就是卷积层抽取文本特征的过程.模型中的每一个filter都如此操作,形成了不同的特征向量.   pooling层则…

欢迎转载,转载请注明:本文出自Bin的专栏blog.csdn.net/xbinworld. 技术交流QQ群:433250724,欢迎对算法.技术感兴趣的同学加入. 继续前面关于深度学习CNN经典模型的整理,之前介绍了CNN网络Lenet,Alexnet,Googlenet,VGG,Deep Residual Learning(点击查看)的网络结构. 本文讲一下最新由UC Berkeley和Stanford研究人员一起完成的SqueezeNet[1]网络结构和设计思想.SqueezeNet设计目标…

表1 CNN经典模型的内存,计算量和参数数量对比 AlexNet VGG16 Inception-v3 模型内存(MB) >200 >500 90-100 参数(百万) 60 138 23.2 计算量(百万) 720 15300 5000 1. CNN模型具体分析(以AlexNet网络模型为例) 1.1 网络结构 图1 AlexNet网络结构 AlexNet有5个卷积层和3个全连接层 C1:96×11×11×3 (卷积核个数/宽/高/深度)               34848个 C2:25…

本篇教程将以Ver 1.x版本进行详细使用讲解 大家有任何疑问可以加入我们的官方QQ群进行讨论.QQ群:116228666 (Farseer.net开源框架交流) 请注明:Farseer.Net 整个框架的教程里,我们分为四个阶段,分别是:入门篇.中级篇.高级篇 入门篇:讲述框架的最常用.最基础的一些说明. 中级篇:讲述框架中一些技巧使用. 高级篇:讲述框架的流程原理.详细细述框架里的设计结构. 目录:入门篇 Farseer.net轻量级ORM开源框架 V1.x 入门篇:新版本说明 Farsee…

导航 目   录:Farseer.net轻量级ORM开源框架 目录 上一篇:Farseer.net轻量级ORM开源框架 V1.x 入门篇:视图实体类映射 下一篇:Farseer.net轻量级ORM开源框架 V1.x 入门篇:存储过程实体类映射 前言 我们知道对于关系数据库,视图的出现可以在一定的情况下减少因要进行数据关联而带来的大量SQL语句,它可以让我们就像访问一张表一样的简单操作. 作为ORM来说,支持视图也是一项最基础的工作.然而大部份的ORM中,对视图没有特意去提供这个类,因为视图的SQ…

导航 目   录:Farseer.net轻量级ORM开源框架 目录 上一篇:Farseer.net轻量级ORM开源框架 V1.x 入门篇:存储过程实体类映射 下一篇:Farseer.net轻量级ORM开源框架 V1.x 入门篇:表/视图缓存操作 TableCahceSet.ViewCahceSet 前言 在上篇中,我们学会了存储过程的关系映射,其中知道了存储过程需要使用:ProcSet作为操作的上下文,以及在Field特性上,我们知道了新的两个属性用来存储过程的参数输入输出. 在上篇末尾,提到了…

导航 目   录:Farseer.net轻量级ORM开源框架 目录 上一篇:Farseer.net轻量级ORM开源框架 V1.x 入门篇:视图的数据操作 下一篇:Farseer.net轻量级ORM开源框架 V1.x 入门篇:存储过程数据操作 前言 在V1.0中,新增了存储过程的映射.在以往的版本中,操作存储过程的代码没有这么优雅,必须在每次操作的时候传入存储过程名称.in参数.out参数. 在这个版本之后,存储过程也享受了映射带来的好处: 支持定义实体 实体中定义in参数.out参数 更易于维护…

导航 目   录:Farseer.net轻量级ORM开源框架 目录 上一篇:Farseer.net轻量级ORM开源框架 V1.x 入门篇:表的数据操作 下一篇:Farseer.net轻量级ORM开源框架 V1.x 入门篇:视图的数据操作 前言 在V1.0中,新增了视图的映射.在以往的版本中,视图是当成”表“来操作的. 但是我们的视图通常只是为了方便查询而建的.而表支持写操作.会显的很不入调(当然MSSQL的视图也是支持写的,但是这里的视图映射是为了只读视图而来的) 先看下我DEMO中的上下文与视…

导航 目   录:Farseer.net轻量级ORM开源框架 目录 上一篇:Farseer.net轻量级ORM开源框架 V1.x 入门篇:数据库配置文件 下一篇:Farseer.net轻量级ORM开源框架 V1.x 入门篇:表实体类映射 前言 上文讲述了数据库配置使用,搭建好数据库的链接方式了我们知道怎么做了. 事实上,至今我们仍然还没有讲到代码方面,花了前面这么多篇幅讲解,主要是想由浅入深,不然一上来给大家讲解这讲解那的,听的也一头雾水,反而得不到效果. 这篇比较重要,因为它是我们在使用Far…

导航 目   录:Farseer.net轻量级ORM开源框架 目录 上一篇:Farseer.net轻量级ORM开源框架 V1.x 入门篇:表实体类映射 下一篇:Farseer.net轻量级ORM开源框架 V1.x 入门篇:视图实体类映射 前言 先跟大家抱歉下,教程迟迟没有更新,因为一个人的精力实在有限(借口?好吧,我认了). 想要Farseer.Net发展的更好,需要认真.客观解读群里朋友们的建议,实际上也确实是这样,有些思想.功能自己确实没想到(必境我自己所能接触的业务场景是非常有限的). 当…

导航 目   录:Farseer.net轻量级ORM开源框架 目录 上一篇:Farseer.net轻量级ORM开源框架 V1.x 入门篇:数据库上下文 下一篇:Farseer.net轻量级ORM开源框架 V1.x 入门篇:表的数据操作 前言 上文讲述了数据库上下文,接下来就是数据库中的表与实体类的关联了(映射). 先看下我DEMO中的上下文与表实体的关联: namespace Demo.PO { public class Table : DbContext<Table> { [Set(Name…

导航 目   录:Farseer.net轻量级ORM开源框架 目录 上一篇:Farseer.net轻量级ORM开源框架 V1.x 入门篇:新版本说明 下一篇:Farseer.net轻量级ORM开源框架 V1.x 入门篇:数据库上下文 前言 Farseer.Net是支持多数据库的ORM,当然这是ORM的一个最基本的要求. 使用者通过配置文件Db.Config,可切换指定的数据库而不需要修改项目中的任何代码.(Db.Config配置文件是可配置列表(多个)数据库的) 本篇讲述如何进行数据库环境的配置…

原文链接:caffe Model的可视化 snapshot: 6000       一个在线可视化小工具:http://blog.csdn.net/10km/article/details/52713027       Place205 Model集结地:http://places.csail.mit.edu/downloadCNN.html 参考文章:深度学习之可视化-ZfNet去卷积     前言 由来已久,ANN方法被称为模式识别里面的"黑盒"方法,因为ANN模型不能使用明确的函…

本文翻译自 Yizhi Liu, Yao Wang, Ruofei Yu.. 的  "Optimizing CNN Model Inference on CPUs" 原文链接: https://arxiv.org/abs/1809.02697 翻译:coneypo,working in Intel for IoT 这篇文章介绍了基于 TVM 改进的 NeoCPU 方案,在 CPU 上进行 CNN 模型推理优化: 与之对比是 Intel 的 OpenVINO 版本(2018.5 ,最新的…

目录 1. Depth Separable Convolution 2. 网络结构 3. 宽度因子和分辨率因子 4. 代码实现 参考博客: https://cuijiahua.com/blog/2018/02/dl_6.html 1. Depth Separable Convolution A standard convolution both filters and combines inputs into a new set of outputs in one step. The depth…