SqueezeNet/SqueezeNext简述 | 轻量级网络

SqueezeNet系列是比较早期且经典的轻量级网络,SqueezeNet使用Fire模块进行参数压缩,而SqueezeNext则在此基础上加入分离卷积进行改进.虽然SqueezeNet系列不如MobieNet使用广泛,但其架构思想和实验结论还是可以值得借鉴的. 来源:晓飞的算法工程笔记公众号 SqueezeNet 论文: SqueezeNet: AlexNet-level accuracy with 50x fewer parameters and <0.5MB model size 论…

ShuffleNetV1/V2简述 | 轻量级网络

ShuffleNet系列是轻量级网络中很重要的一个系列,ShuffleNetV1提出了channel shuffle操作,使得网络可以尽情地使用分组卷积来加速,而ShuffleNetV2则推倒V1的大部分设计,从实际出发,提出channel split操作,在加速网络的同时进行了特征重用,达到了很好的效果来源:晓飞的算法工程笔记公众号 ShuffleNet V1 论文: ShuffleNet: An Extremely Efficient Convolutional Neural Netwo…

MobileNetV1/V2/V3简述 | 轻量级网络

MobileNet系列很重要的轻量级网络家族,出自谷歌,MobileNetV1使用深度可分离卷积来构建轻量级网络,MobileNetV2提出创新的inverted residual with linear bottleneck单元,虽然层数变多了,但是整体网络准确率和速度都有提升,MobileNetV3则结合AutoML技术以及人工微调进行更轻量级的网络构建来源:晓飞的算法工程笔记公众号 MobileNetV1 论文: MobileNets: Efficient Convolutiona…

图像分类丨浅析轻量级网络「SqueezeNet、MobileNet、ShuffleNet」

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…

轻量级网络 - PVANet & SuffleNet

一. PVANet 论文:PVANET: Deep but Lightweight Neural Networks for Real-time Object Detection [点击下载] Caffe代码:[Github] 设计了一种轻量级的网络,取名叫 PVANet,特点是 Channel少.Layer多,在 VOC2007 和 VOC2012 精确度分别达到了 84.9% 和 84.2%,但计算量不到采用 ResNet-101 网络的 10%. 论文的核心要点: 1)改进的 C.R…

ESPNet/ESPNetV2：空洞卷积金字塔 | 轻量级网络

ESPNet系列的核心在于空洞卷积金字塔,每层具有不同的dilation rate,在参数量不增加的情况下,能够融合多尺度特征,相对于深度可分离卷积,深度可分离空洞卷积金字塔性价比更高.另外,HFF的多尺度特征融合方法也很值得借鉴来源:晓飞的算法工程笔记公众号 ESPNet 论文: ESPNet: Efficient Spatial Pyramid of Dilated Convolutions for Semantic Segmentation 论文地址:https://arxiv.o…

轻量级网络库libevent初探

本文是关于libevent库第一篇博文,主要由例子来说明如何利用该库.后续博文再深入研究该库原理. libevent库简介就如libevent官网上所写的“libevent - an event notification library”,libevent就是一个基于事件通知机制的库,支持/dev/poll.kqueue.event ports.select.poll和epoll事件机制,也因此它是一个跨操作系统的库(支持Linux.*BSD.Mac OS X.Solaris.Windows等…

『高性能模型』轻量级网络ShuffleNet_v1及v2

项目实现:GitHub 参考博客:CNN模型之ShuffleNet v1论文:ShuffleNet: An Extremely Efficient Convolutional Neural Network for Mobile Devices v2论文:ShuffleNet V2: Practical Guidelines for Ecient CNN Architecture Design 一.分组卷积 Group convolution是将输入层的不同特征图进行分组,然后采用不同的卷积核再对…

GhostNet: 使用简单的线性变换生成特征图，超越MobileNetV3的轻量级网络 | CVPR 2020

为了减少神经网络的计算消耗,论文提出Ghost模块来构建高效的网络结果.该模块将原始的卷积层分成两部分,先使用更少的卷积核来生成少量内在特征图,然后通过简单的线性变化操作来进一步高效地生成ghost特征图.从实验来看,对比其它模型,GhostNet的压缩效果最好,且准确率保持也很不错,论文思想十分值得参考与学习来源:晓飞的算法工程笔记公众号论文: GhostNet: More Features from Cheap Operations 论文地址:https://arxiv.org/a…

简述TCP网络编程本质

基于事件的非阻塞网络编程是编写高性能并发网络服务程序的主流模式,头一次使用这种模式编程需要转换思维模式 .把原来的"主动调用recv()来接收数据,主动调用accept()来接受连接,主动调用send()来发送数据"的思路换成"注册一个接收数据的回调,基础网络库收到数据会调用我,将数据传给我,供我消费:注册一个接受连接的回调,网络库接受了新连接会回调我,将新的接对象给我,供我使用:需要发数据的时候,只管往连接中写,网络库会负责无阻塞的发送."事件处理函数应该避免阻塞…

轻量级网络库libevent概况

Libevent is a library for writing fast portable nonblocking IO. libevent是一个为编写快速可移植的非阻塞IO程序而设计的. libevent组件 libevent包括了以下组件: 1. evutil Generic functionality to abstract out the differences between different platforms' networking implementations. 用于抽象…

『高性能模型』轻量级网络MobileNet_v2

论文地址:MobileNetV2: Inverted Residuals and Linear Bottlenecks 前文链接:『高性能模型』深度可分离卷积和MobileNet_v1 一.MobileNet v1 的不足 Relu 和数据坍缩 Moblienet V2文中提出,假设在2维空间有一组由个点组成的螺旋线数据,经随机矩阵映射到维并进行ReLU运算,即: 再通过矩阵的广义逆矩阵将映射回2维空间: 对比和发现,当映射维度时,数据坍塌:当时,数据基本被保存.虽然这不是…

网络驱动移植之简述CS8900A网络芯片的基本原理

CS8900A数据手册:http://www.cirrus.com/cn/products/cs8900a.html 1.概述 CS8900A是CIRRUS LOGIC公司生产的低功耗.性能优越的16位以太网控制器,集成了以下五大功能模块: (1).带24毫安驱动的直接ISA总线接口,可选择配置4个中断号和3个DMA通道. (2).片内4K字节RAM,是CS8900A网络芯片的控制寄存器和数据收发缓冲器,可工作在内存映射模式.I/O端口模式或者扩展的DMA模式下. (3).MAC Engine,…

深度学习笔记（十一）网络 Inception, Xception, MobileNet, ShuffeNet, ResNeXt, SqueezeNet, EfficientNet, MixConv

1. Abstract 本文旨在简单介绍下各种轻量级网络,纳尼?!好吧,不限于轻量级 2. Introduction 2.1 Inception 在最初的版本 Inception/GoogleNet,其核心思想是利用多尺寸卷积核去观察输入数据.举个栗子,我们看某个景象由于远近不同,同一个物体的大小也会有所不同,那么不同尺度的卷积核观察的特征就会有这样的效果.于是就有了如下的网络结构图: 图1: Inception module, naive version 于是我们的网络就变胖了,通过增加网络的…

[开源] gnet: 一个轻量级且高性能的 Golang 网络库

Github 主页 https://github.com/panjf2000/gnet 欢迎大家围观~~,目前还在持续更新,感兴趣的话可以 star 一下暗中观察哦. 简介 gnet 是一个基于 Event-Loop 事件驱动的高性能和轻量级网络库.这个库直接使用 epoll 和 kqueue 系统调用而非标准 Golang 网络包:net 来构建网络应用,它的工作原理类似于两个开源的网络库:libuv 和 libevent. 这个项目存在的价值是提供一个在网络包处理方面能和 Redis.Hap…

深度学习与CV教程(10) | 轻量化CNN架构 (SqueezeNet,ShuffleNet,MobileNet等)

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…

A-卷积网络压缩方法总结

卷积网络的压缩方法一,低秩近似二,剪枝与稀疏约束三,参数量化四,二值化网络五,知识蒸馏六,浅层网络我们知道,在一定程度上,网络越深,参数越多,模型越复杂,其最终效果越好.神经网络的压缩算法是,旨在将一个庞大而复杂的预训练模型(pre-trained model)转化为一个精简的小模型. 按照压缩过程对网络结构的破坏程度,我们将模型压缩技术分为"前端压缩"和"后端压缩"两部分. 前端压缩,是指在不改变原网络结构的压缩技术,主要包括知识蒸馏.轻量级网络(紧…

sniffer底层网络配置记录

公司需要一款可以检查网络的软件,之后任务分配到我们组经过讨论最终方案是以wireshark为版本,进行二次开发,主要目的在于简化上层操作复杂性(软件使用人群为非专业性的) 软件分为三部分,其一底层网络,其二wireshark抓包(做一层封装,只要需要的结构数据),其三上层应用因平时比较关注运维的一些东西,所以分配了底层网络,与上层应用中的数据统计部分这里主要记录底层网络配置过程,以备后忘! 简述底层网络在开始时只需要转发数据包就可以,所以我当时的策略是:配置软路由(因配置简单,且网上资料…

android学习日记15--WebView(网络视图)

一.WebView 1.简述 WebView(网络视图)内置WebKit引擎,能加载显示网页,还支持JS,并且能够在Android平台使用AJAXWebView可以在布局中声明,也可以在Activity中直接实例化 2.主要步骤使用WebView 的主要步骤:1.在布局文件中声明WebView,通过findViewById或在Activity中实例化WebView组件:WebView webView = new WebView(this);2.调用WebView的loadUrl()方法,设置W…

Android网络框架比较

今天,公司需要为一个安卓app选择一个合适的网络框架,具体我了解,主要的安卓网络框架有okhttp,retrofit,android-async-http,volley. 查找网上的资料,大致可以得到如下不同的言论. 1. 个人比较推荐Square开源组合,用Retrofit(目前已经是2.0+)+OkHttp基本上已经可以处理任何业务场景了,Square开源库质量还是值得信赖的. Retrofit的特点我个人认为是简化了网络请求流程,同时自己内部对OkHtttp客户端做了封装,同时2.x把之前…

IOS网络请求之AFNetWorking 3.x 使用

前言: 计划把公司的网络请求与业务解耦,所以想着学习一下网络请求,最近学习了NSURLSession,今天来学习一下基于NSURLSession封装的优秀开源框架AFNetWorking 3.x,之前13年做iOS开发时用的ASIHttpRequest开源框架. AFNetWorking AFNetWorking一款轻量级网络请求开源框架,基于iOS和mac os 网络进行扩展的高性能框架,大大降低了iOS开发工程师处理网络请求的难度,让iOS开发变成一件愉快的事情. GitHub地址:http…