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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

导读 这是一个对再次回归的轻量级.快速.开源的 Web 浏览器 Midori 的快速回顾. 如果你正在寻找一款轻量级网络浏览器替代品,请试试 Midori. Midori是一款开源的网络浏览器,它更注重轻量级而不是提供大量功能. 如果你从未听说过 Midori,你可能会认为它是一个新的应用程序,但实际上 Midori 首次发布于 2007 年. 因为它专注于速度,所以 Midori 很快就聚集了一群爱好者,并成为了 Bodhi Linux.SilTaz 等轻量级 Linux 发行版的默认浏览器.

文章来源:https://www.tinymind.cn/articles/410 本文来自 CSDN 网站,译者蓝三金 图像的语义分割是将输入图像中的每个像素分配一个语义类别,以得到像素化的密集分类.虽然自 2007 年以来,语义分割/场景解析一直是计算机视觉社区的一部分,但与计算机视觉中的其他领域很相似,自 2014 年 Long 等人首次使用全卷积神经网络对自然图像进行端到端分割,语义分割才有了重大突破. 图1:输入图像(左),FCN-8s 网络生成的语义分割图(右)(使用 pytorch

作业说明 本次实验步骤2.3是在机房环境下完成的,步骤1.4是在自己笔记本上重新配置完成的,所以环境.用户名什么的会略有差别. 1. 安装轻量级网络仿真工具Mininet 为了节约课程时间,实验室机房PC已经安装了Mininet,请大家在课后在自己的Ubuntu系统或虚拟机中尝试安装,并记录安装步骤. 我所采用的是依照给定的github上mininet源安装,在自己的新建虚拟机下进行安装. 一.安装git sudo apt install git 二.安装mininet git clone ht

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

论文提出了实时的超轻量级two-stage detector ThunderNet,靠着精心设计的主干网络以及提高特征表达能力的CEM和SAM模块,使用很少的计算量就能超越目前的one-stage detectors,在ARM平台也达到了实时性,GPU的速度更是达到267fps   来源:[晓飞的算法工程笔记] 公众号 论文: ThunderNet: Towards Real-time Generic Object Detection 论文地址:https://arxiv.org/abs/190

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