轻量级网络整理

最新推荐文章于 2024-12-28 20:12:48 发布
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#轻量级网络

1. SqueezeNet  2016 Stanford University, DeepScale & UC Berkeley

2. MobileNet v1 2017 Google

3. ShuffleNet 2017 Face++ （性能和速度超MobileNet v1）

4. MobileNet v2 2018.04 Google

5. ShuffleNet V2 2018.07 Face++

6.SqueezeNext 2018.08 Berkeley

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点击上方“3D视觉工坊”，选择“星标”干货第一时间送达作者丨VincentLee来源丨晓飞的算法工程笔记编辑丨极市平台导读早期的卷积神经很少考虑参数量和计算量的问题，由此轻量级网络诞生，...
轻量级网络汇总
qq_43043457的博客
01-16 1554
经典请谅解网络汇总
轻量级网络
Ecust0406的博客
06-08 493
这里写目录标题MobileNet v1（2017）摘要模型结构depthwise convolution:pointwise convolution:引入超参数模型训练 MobileNet v1（2017） 论文：MobileNets: Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applications 代码实现： tensorflow：https://github.com/tensorflow/models/blob/master/
轻量级网络(一)：MobileNet V1，V2, V3系列
陶将的博客
08-09 2898
在实际应用中，不仅要关注模型的精度，还需要关注模型的速度。在既要精度又要速度的考量中，轻量化网络应运而生。轻量级网络拥有不差于笨重模型的性能，但相比于笨重模型，有更少的参数和计算量，对硬件更友好。轻量级网络发展至今，已经涌现了SqueezeNet系列，MobileNet系列，ShuffleNet系列，EfficientNet等等系列。这篇文章仅仅阐述MobileNet从V1到V3的发展历程。...
基于MobileNet轻量级网络实现的常见30多种食物分类
最新发布
03-13
通过选择合适的轻量级网络模型，收集整理高质量的数据集，并提供完整的训练、验证和推理流程，为移动设备上的食物分类提供了一套完整的解决方案。这一项目的成功应用，不仅能够为用户提供方便快捷的图像识别服务，也...
基于Python开发的轻量级博客系统设计源码
10-11
该项目是一款基于Python开发的轻量级博客系统设计源码，其设计理念是为个人提供一个记录技术与生活点滴的平台。整个系统由32个文件构成，分别包括了PNG格式的图片文件、Markdown文档文件和Python源代码文件。其中，...
基于Attention机制的轻量级网络架构以及代码实现
深度学习技术前沿
11-19 3113
点击上方，选择星标或置顶，不定期资源大放送！阅读大概需要10分钟Follow小博主，每天更新前沿干货导读之前详细介绍了轻量级网络架构的开源项目，详情请看深度学习中的轻量级网络架构总结与代码...
不安全物联网的轻量级加密：综述
wangxinwei2000的博客
12-28 1735
本文综述了针对物联网（IoT）的轻量级加密解决方案。这项综述全面覆盖了从轻量级加密方案到不同类型分组密码的比较等多个方面。同时，还对硬件与软件解决方案之间的比较进行了讨论，并分析了当前最受信赖且研究最深入的分组密码——高级加密标准（AES）——在架构、列混合/Mix-Column和S盒/S-box修改策略，以及物联网安全相关攻击等方面的最新研究方法。研究表明，轻量级AES在资源受限的物联网设备中已经被证明是一种有效的安全解决方案。
谁才是轻量级CNN的王者？7个维度全面评测mobilenet/shufflenet/ghostnet
cjnewstar111的专栏
12-13 2万+
目录结构 1、轻量级网络概述 2、官方数据对比 2、实验对比 3、实验结论 如果嫌累，直接跳到第三部分，看实验结论 1、轻量级网络概述 常规的CNN推理，由于需要很大的计算量，很难应用在移动端，物联网等资源受限的场景中。只有通过复杂的裁剪，量化才有可能勉强部署到移动端。从Squeezenet，MobileNet v1开始，CNN的设计开始关注资源受限场景中的效率问题。经过几年的发展，目前比较成熟的轻量级网络有：go...
轻量级神经网络架构综述
04-29
深度神经网络已经被证明可以有效的解决图像、自然语言等不同领域的问题.同时伴随着移动互联网技术的不断发展，便携式设备得到了迅速的普及，用户提出了越来越多的需求。
轻量级网络MobileNet
mxh3600的博客
05-10 2707
MobileNet系列作为轻量级网络的经典代表，使得CNN轻量化和移动端部署成为可能。它进行卷积的参数比标准卷积要少很多。MobileNet系列目前总共有三个版本， 分别是MobileNet v1、MobileNet v2和MobileNet v3。作为学习轻量化网络的必经之路，本文重点对MobileNet系列网络进行阐述。 MobileNetV1 MobileNet就是把VGG中的标准卷积层换成深度可分离卷积就可以了，可分离卷积主要有两种类型，空间可分离和深度可分离卷积。空间可分离就是将一个大的卷积核
一些轻量级网络模型（备用）
wolf2345的博客
08-19 908
mansNet mobilenet v1，v2 squeezeNet mobilenet_ssd PeleeNet 
一个轻量级的网络架构
姜澜很懒的专栏
03-02 951
目前，Android有许多开源的网络架构，比如官方的volley。今天我讲一下如何去创建自己的网络架构。 首先，要考虑的是用起来方便，大部分的工作都在底层完成。其次，考虑缓存，不同的接口数据可以配置不同的缓存时间。最重要的是，同一个接口，不同参数时的缓存。 下面就是根据我们的项目定制的网络架构： 后端数据采用json传递给APP，APP调用接口的方式，采用URL直接拼接参数和JS
轻量网络亲测 | 专家从7个维度全面评测轻量级网络
gzq0723的博客
12-15 1164
欢迎关注“计算机视觉研究院”计算机视觉研究院专栏作者：Edison_G 扫二维码｜关注我们 公众号｜计算机视觉研究院扫码可获取更多学习资源02官方数据...
轻量级网络——EfficientNet
Clichong
06-25 4732
paper链接：EfficientNet: Rethinking Model Scaling for Convolutional Neural Networks 官方代码：https://github.com/tensorflow/tpu/tree/master/models/official/efficientnet
轻量级网络设计-SqueezeNet
oqqwhy555的博客
06-29 450
轻量级网络设计-SqueezeNetICLR2017-SqueezeNetSqueezeNet设计策略Fire Module 模块SqueezeNet 结构主要实验设置与结果实验参数设置实验细节实验结果总结 ICLR2017-SqueezeNet SqueezeNet设计策略 用1x1卷积核代替3x3卷积核 减少3x3卷积核的输入通道数 将采样层之后，以使得卷积层有更大的activat...
【论文、项目：人工智能系列】13轻量化网络有哪些
blotemj.blog.youkuaiyun.com
04-05 79
这些轻量级网络在保持精度的同时，有效地减少了模型的体积和计算量，提高了模型的推理速度。：采用复合型网络结构，结合了深度、宽度和分辨率三个维度来提高网络的性能和效率。：采用微型的网络结构，结合了深度可分离卷积和逐点卷积等技术来减少参数和计算量。系列：采用混合精度训练的方法，利用较小的模型和参数量实现高效的推理。结构的轻量级网络，采用分组卷积和残差连接等技术来减少参数和计算量。：通过动态稀疏卷积来减少参数和计算量，提高网络的性能和效率。：通过学习权重量化来减少参数和计算量，提高网络的性能和效率。
详细且通俗讲解轻量级神经网络——MobileNets【V1、V2、V3】
秃头小苏的博客
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文章目录轻量级神经网络——MobileNetsMobileNetV1深度可分离卷积1、**深度卷积**✨✨✨2、**逐点卷积**✨✨✨参数量和计算量1、**标准卷积**2、**深度可分离卷积**✨✨✨MobileNetV1的网络结构及效果MobileNetV2Linear Bottlenecks✨✨✨Inverted Residuals✨✨✨MobileNetV2的网络结构及效果MobileNetV3新增SE模块✨✨✨重新设计耗时层结构重新设计激活函数✨✨✨MobileNetV3的网络结构及结果 轻量级神经
轻量级语义分割网络英文
03-04
<think>好的，我现在需要回答用户关于轻量级语义分割网络英文的问题。用户之前已经询问过中文的轻量化语义分割模型，现在转向英文术语和资源。首先，我需要确定用户的需求：他们可能是在寻找英文文献、模型名称的英文写法，或者国际社区常用的术语。 首先，用户之前的问题是关于近几年优秀的轻量化模型，现在问的是英文对应的内容。可能的意图是学术写作、查找英文资料，或者了解国际上的研究动态。我需要确保回答准确，提供正确的英文模型名称、关键术语，以及相关的英文论文或资源。 接下来，我需要回忆常见的轻量级语义分割模型的英文名称。例如，BiSeNet系列在英文中也是同样的写法，STDCNet全称是Short-Term Dense Concatenation Network。此外，像Fast-SCNN、SegFormer这些名称在英文中保持一致。需要确认这些模型的正确英文拼写和缩写。 然后，考虑用户可能需要的关键术语。比如，“轻量级”在英文中是“lightweight”，“语义分割”是“semantic segmentation”，组合起来是“lightweight semantic segmentation”。模型结构方面，双分支是“dual-branch”，实时处理是“real-time processing”，模型压缩技术如“knowledge distillation”知识蒸馏，“pruning”剪枝，“quantization”量化等。 另外，用户可能需要了解英文论文中的常见表达，比如“mIoU”（mean Intersection over Union），“FPS”（Frames Per Second），以及常用的数据集如Cityscapes、ADE20K、PASCAL VOC等。 还需要注意，有些模型在英文文献中有不同的称呼，或者缩写可能需要展开。例如，PIDNet中的PID指的是Proportional-Integral-Derivative，可能需要解释。此外，像Mobile-Former这样的组合模型，名字中的Mobile来自MobileNet，Former指Transformer，这种组合的命名方式在英文中常见。 另外，用户可能对最新的研究趋势感兴趣，比如使用Transformer架构的轻量化改进，或者自监督学习在轻量级模型中的应用，这些在英文中对应的术语如“vision transformers”、“self-supervised learning”等。 还要考虑是否要推荐一些英文资源，如顶级会议（CVPR、ICCV、ECCV）、期刊（TPAMI、IJCV），或者公开的代码库（GitHub）和数据集网站。例如，BiSeNet的代码可能托管在GitHub，论文发表在ECCV或CVPR。 同时，需要确保英文术语的正确性，避免拼写错误，比如“SegFormer”而非“Segformer”，“STDCNet”的正确拼写等。另外，注意大小写，如NVIDIA的硬件型号（2080Ti，V100）的正确写法。 可能还需要对比中英文之间的差异，例如有些模型在中文社区和英文社区的称呼是否一致，是否有不同的别名。例如，PP-LiteSeg是百度提出的，可能在英文文献中同样使用该名称，但需要确认。 最后，需要组织这些信息，以清晰的结构呈现，比如分为模型名称、关键术语、常用指标、资源推荐等部分，帮助用户系统地了解英文相关内容。同时，检查是否有遗漏的重要模型或术语，确保信息的全面性。</think>以下是轻量化语义分割网络相关的英文术语、模型名称及关键概念整理： --- ### **核心术语对照** | 中文 | 英文 | |--------------------|----------------------------------------------------------------------| | 轻量级语义分割 | Lightweight Semantic Segmentation | | 双分支结构 | Dual-Branch Architecture | | 实时推理 | Real-Time Inference | | 模型压缩 | Model Compression (包括知识蒸馏 Knowledge Distillation, 剪枝 Pruning) | | 动态计算 | Dynamic Computation | | 多分辨率融合 | Multi-Resolution Fusion | --- ### **代表性模型英文名称** 1. **BiSeNet 系列** - 全称：**Bilateral Segmentation Network** - 关键模块： - Spatial Path（空间路径） - Context Path（上下文路径） - Feature Fusion Module（特征融合模块） 2. **STDCNet** - 全称：**Short-Term Dense Concatenation Network** - 特点：通过密集短连接减少冗余计算（Dense Short Connections） 3. **Fast-SCNN** - 全称：**Fast Segmentation Convolutional Neural Network** - 结构：双金字塔分支（Two-Pyramid Branch） + 共享浅层特征（Shared Shallow Features） 4. **SegFormer** - 全称：**Segmentation Transformer** - 核心：Mix Transformer Encoder（MiT） + 轻量级MLP解码器（Lightweight MLP Decoder） 5. **PIDNet** - 全称：**Proportional-Integral-Derivative Network** - 灵感来源：控制理论中的PID控制器（PID Controller） --- ### **关键性能指标英文表达** 1. **mIoU**：Mean Intersection over Union（平均交并比） 2. **FPS**：Frames Per Second（帧率） 3. **Params**：Parameters（参数量，单位：Million/M） 4. **FLOPs**：Floating Point Operations（浮点运算量） --- ### **常用英文数据集** 1. **Cityscapes**：城市道路场景分割（分辨率2048×1024） 2. **ADE20K**：通用物体分割（包含150类） 3. **PASCAL VOC**：经典分割基准（20类） 4. **COCO-Stuff**：复杂场景分割（包含172类） --- ### **英文论文推荐** 1. **BiSeNet V2** (ECCV 2020) - 标题：*"BiSeNet V2: Bilateral Network with Guided Aggregation for Real-time Segmentation"* - 链接：[arXiv:2004.02147](https://arxiv.org/abs/2004.02147) 2. **STDCNet** (CVPR 2021) - 标题：*"Rethinking BiSeNet for Real-time Semantic Segmentation"* - 代码：[GitHub-STDC](https://github.com/MichaelFan01/STDC-Seg) 3. **SegFormer** (NeurIPS 2021) - 标题：*"SegFormer: Simple and Efficient Design for Semantic Segmentation with Transformers"* - 亮点：无位置编码（Position-Free）的Transformer设计 --- ### **开源框架支持** 1. **MMSegmentation** (OpenMMLab)：支持BiSeNet、Fast-SCNN等 2. **TensorFlow Model Garden**：提供DeepLabv3+ Mobile版本 3. **PyTorch官方示例**：包含轻量级UNet实现 --- ### **研究趋势（英文关键词）** 1. **Vision Transformers**：轻量化视觉Transformer（如MobileViT） 2. **Neural Architecture Search (NAS)**：自动搜索高效分割结构（如Auto-DeepLab） 3. **Edge-Device Optimization**：面向边缘设备的优化（如TensorRT部署） 如果需要特定模型的代码实现或论文解读，可进一步提供详细信息！ 🚀
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