引言 近几年来,CNN在ImageNet竞赛的表现越来越好.为了追求分类准确度,模型越来越深,复杂度越来越高,如深度残差网络(ResNet)其层数已经多达152层.但是在真实场景中如移动或者嵌入式设备,大而复杂的模型是难以被应用的.模型过于庞大会面临内存不足的问题,其次模型的过于复杂也使得响应速度过慢,很难达到实时要求. 目前的研究主要分为两个方向:一是对训练好的的复杂模型进行压缩得到小模型:二是直接设计小模型并进行训练.不管怎样,其目的都是在保持模型性能(accuracy)的前提下降低模型大小…

MobileNet v2 论文链接:https://arxiv.org/abs/1801.04381 MobileNet v2是对MobileNet v1的改进,也是一个轻量化模型. 关于MobileNet v1的介绍,请看这篇:对MobileNet网络结构的解读 MobileNet v1遗留下的问题 1)结构问题 MobileNet v1的结构非常简单,是一个直筒结构,这种结构的性价比其实不高,后续一系列的ResNet,DenseNet等结构已经证明通过复用图像特征,使用Concat/Eltw…

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…

一.添加一个新的网络层 (1)parse.c文件中函数string_to_layer_type,添加网络层类型解析: if (strcmp(type, "[depthwise_convolutional]") == 0) return DEPTHWISE_CONVOLUTIONAL; (2)darknet.h文件中枚举类型LAYER_TYPE,添加网络层枚举类型: DEPTHWISE_CONVOLUTIONAL: (3)parse.c文件中函数parse_network_cfg添加网络…

完整代码及其数据,请移步小编的GitHub地址 传送门:请点击我 如果点击有误:https://github.com/LeBron-Jian/DeepLearningNote 这里结合网络的资料和MobileNet论文,捋一遍MobileNet,基本代码和图片都是来自网络,这里表示感谢,参考链接均在后文.下面开始. MobileNet论文写的很好,有想法的可以去看一下,我这里提供翻译地址: 深度学习论文翻译解析(十七):MobileNets: Efficient Convolutional Ne…

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*…

1. 摘要 作者提出了一系列应用于移动和嵌入式视觉的称之为 MobileNets 的高效模型,这些模型采用深度可分离卷积来构建轻量级网络. 作者还引入了两个简单的全局超参数来有效地权衡时延和准确率,以便于网络设计者针对自己任务的限制来选择大小合适的模型. 2. 相关工作 设计轻量级的高效模型大致可以分为两个方向:压缩预训练好的模型或者直接训练小的网络. 针对前者,模型压缩主要是基于量化.哈希.剪枝和霍夫曼编码等,另外一种训练小模型的方法则是蒸馏,用较大的网络来教较小的网络.而直接设计小网络结构的…

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…

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…

网络结构解读之inception系列五:Inception V4 在残差逐渐当道时,google开始研究inception和残差网络的性能差异以及结合的可能性,并且给出了实验结构. 本文思想阐述不多,主要是三个结构的网络和实验性能对比. Inception-v4, Inception-ResNet and the Impact of Residual Connections on Learning 论证残差和Inception结合对性能的影响(抛实验结果) 1.残差连接能加速Inception网…