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"

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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

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

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

从LeNet到SENet——卷积神经网络回顾 从 1998 年经典的 LeNet,到 2012 年历史性的 AlexNet,之后深度学习进入了蓬勃发展阶段,百花齐放,大放异彩,出现了各式各样的不同网络,包括 LeNet.AlexNet.ZFNet.VGG.NiN.Inception v1 到 v4.Inception-ResNet.ResNet.WRN.FractalNet.Stochastic Depth.DenseNet.ResNeXt.Xception.SENet.SqueezeNet.N

深度神经网络繁多,各自的性能指标怎样? 实际应用中,在速度.内存.准确率等各种约束下,应该尝试哪些模型作为backbone? 有paper对各个网络模型进行了对比分析,形成了一个看待所有主要模型的完整视角,其分析结果可以在实践中提供指导和帮助. 这篇博客主要整合了其中3篇文章的结论,分别是 201605-An Analysis of Deep Neural Network Models for Practical Applications 201809-Analysis of deep neur

torchvision https://pytorch.org/docs/stable/torchvision/index.html#module-torchvision The torchvision package consists of popular datasets(数据集), model architectures(模型结构), and common image transformations(通用图像转换) for computer vision. torchvision.get_

本章代码:https://github.com/zhangxiann/PyTorch_Practice/blob/master/lesson3/nn_layers_convolution.py 这篇文章主要介绍了 PyTorch 中常用的卷积层,包括 3 个部分. 1D/2D/3D 卷积 卷积有一维卷积.二维卷积.三维卷积.一般情况下,卷积核在几个维度上滑动,就是几维卷积.比如在图片上的卷积就是二维卷积. 一维卷积 二维卷积 三维卷积 二维卷积:nn.Conv2d() nn.Conv2d(sel

创建日期: 2020-07-04 17:19:39 简介:卷积神经网络非常适合处理图像相关任务,其优势一是权值共享策略,降低了模型复杂度和参数量,本质上也对应着生物视觉神经的感受野.二是其强大的特征提取能力,这也是目前视觉感知任务(分类检测分割等)性能提升的关键.而CNN模型的Bacebone(主干网络)主要负责的就是特征提取.特征提取能力的强弱直接决定了后面head的性能(head模块在的不同的任务下是不同的,简单的分类任务的head是最后接到全连接层上的,而分割任务的head是输出一组fea

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

来一发普通的二维卷积 1.输入feature map的格式为:m * m * h1 2.卷积核为 k * k 3.输出feature map的格式为: n * n * h2 参数量:k * k * h1 * h2 计算量: k * k * h1 * n * n * h2 分组卷积 设分组大小为g,则: 参数量: (k * k * h1/g * h2 /g) * g 计算量:(k * k * h1/g n n * h2/g)*g squeezenet 单元名字为fire_module, 先用一个1

近年提出的四个轻量化模型进行学习和对比,四个模型分别是:SqueezeNet.MobileNet.ShuffleNet.Xception. SqueezeNet https://arxiv.org/pdf/1602.07360.pdf MobileNet https://arxiv.org/pdf/1704.04861.pdf Xception https://arxiv.org/pdf/1610.02357.pdf ShuffleNet https://arxiv.org/pdf/1707.0

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

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

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

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

MobileNet (Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applications)--Google CVPR-2017 MobileNet引入了传统网络中原先采用的group思想,即限制滤波器的卷积计算只针对特定的group中的输入,从而大大降低了卷积计算量,提升了移动端前向计算的速度. 1.1 卷积分解 MobileNet借鉴factorized convolution的思想,将普通卷积操作分为两部分: Dept

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

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