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…

在2017年末,Face++发了一篇论文ShuffleNet: An Extremely Efficient Convolutional Neural Network for Mobile Devices讨论了一个极有效率且可以运行在手机等移动设备上的网络结构--ShuffleNet.这个英文名我更愿意翻译成"重组通道网络",ShuffleNet通过分组卷积与\(1 \times 1\)的卷积核来降低计算量,通过重组通道来丰富各个通道的信息.这个论文的mxnet源码的开源地址为:MXS…

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"…

转自:机器之心 近日,旷视科技提出针对移动端深度学习的第二代卷积神经网络 ShuffleNet V2.研究者指出过去在网络架构设计上仅注重间接指标 FLOPs 的不足,并提出两个基本原则和四项准则来指导网络架构设计,最终得到了无论在速度还是精度上都超越先前最佳网络(例如 ShuffleNet V1.MobileNet 等)的 ShuffleNet V2.在综合实验评估中,ShuffleNet V2 也在速度和精度之间实现了最佳权衡.研究者认为,高效的网络架构设计应该遵循本文提出的四项准则.本文已…

ShuffleNet: An Extremely Efficient Convolutional Neural Network for MobileDevices…

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…

ShuffleNet (An Extremely Efficient Convolutional Neural Network for Mobile Devices) —— Face++ shuffle 具体来说是 channel shuffle,是将各部分的 feature map 的 channel 进行有序的打乱,构成新的 feature map,以解决 group convolution 带来的 信息流通不畅 问题.(MobileNet 是用 point-wise convolution…

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*…

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…

ShuffleNet算法详解 论文:ShuffleNet: An Extremely Efficient Convolutional Neural Network for Mobile Devices 论文链接:https://arxiv.org/abs/1707.01083 算法详解: ShuffleNet是Face++的一篇关于降低深度网络计算量的论文,号称是可以在移动设备上运行的深度网络.这篇文章可以和MobileNet.Xception和ResNeXt结合来看,因为有类似的思想.卷积的g…