深度学习（六十二）SqueezeNet网络设计思想笔记

最新推荐文章于 2024-08-06 20:28:49 发布
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该博客记录了SqueezeNet网络的设计思想，属于深度学习领域。SqueezeNet网络在深度学习中有独特的设计理念，对相关研究和应用有一定价值。
【目标检测】轻量级网络SqueezeNet
qq_36926037的博客
05-05 4084
一、SqueezeNet
SqueezeNet网络模型详解
独行侠
10-19 2779
目录 前言： SqueezeNet模型原理 Fire Module SqueezeNet模型结构 SqueezeNet模型特点 SqueezeNet网络实现 前言： CNN网络模型一直在追求识别成功率，从AlexNet到VGGNet模型，识别精度不断提高，TOP-5错误率从15.3%下降到7.3%，但参数数量也越来越多，但参数数量也越来越多，从60M增加到140M。过多的参数降低了...
网络规划方案书写法-一个网络设计的例子，重看其设计思想，理解大概
04-14
网络规划方案书写法 一个网络设计的例子，重看其设计思想，理解大概
SqueezeNet网络讲解
急流勇进
03-27 7458
原文地址：https://zhuanlan.zhihu.com/p/31558773 引言 SqueezeNet是Han等提出的一种轻量且高效的CNN模型，它参数比AlexNet少50x，但模型性能（accuracy）与AlexNet接近。在可接受的性能下，小模型相比大模型，具有很多优势：（1）更高效的分布式训练，小模型参数小，网络通信量减少；（2）便于模型更新，模型小，客户端程序容易更新；...
轻量级网络SqueezeNet
实力派，无需多言！
11-10 525
从LeNet5到DenseNet，反应卷积网络的一个发展方向：提高精度。在不大幅降低模型精度的前提下，最大程度的提高运算速度。减少可学习参数的数量；减少整个网络的计算量。SqueezeNet正是诞生在这个环境下的一个精度的网络，它能够在ImageNet数据集上达到AlexNet近似的效果，但是参数比AlexNet少50倍结合他们的模型压缩技术 Deep Compression，模型文件可比AlexNet小510倍。
学习笔记：深度学习（3）——卷积神经网络（CNN）理论篇
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深度学习笔记——CNN卷积神经网络理论篇。主要包括CNN的概念、基本原理、类型综述。算是比较完善的一篇文章了。
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阿布拉卡的博客
02-11 3187
深度学习入门笔记之GoogLeNet网络
论文阅读笔记：SqueezeNet
loki2018的博客
05-19 385
1. SqueezeNet Iandola, Forrest N., et al. “SqueezeNet: AlexNet-level accuracy with 50x fewer parameters and< 0.5 MB model size.” arXiv preprint arXiv:1602.07360 (2016). 本文提出了一种轻量化的图像分类网络：SqueezeNet，正如文章的标题所写，参数量比AlexNet少50倍。可以被部署于嵌入式设备，在分布式训练时减少通信开销。
动手学深度学习 PyTorch版 李沐 视频笔记
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weixin_45729566的博客
08-06 672
04 数据操作+数据预处理。
深度学习与CV教程(10) | 轻量化CNN架构 (SqueezeNet,ShuffleNet,MobileNet等)
虚幻私塾
06-06 856
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网络复杂度」，也诞生了很多轻量化网络。在本篇内容中，ShowMeAI对常见主流轻量级网络进行展开讲解。我们先来做一点基础知识储备，本篇讲到的轻量化CNN框架，我们需要了解参数量和计算量的估测与计算方式。轻量化网络中一个著名的网络是 SqueezeNet ，它发表于ICLR 2017，它拥有与 AlexNet 相同的精度
YOLO的squeezeNet模型
03-16
YOLO目标检测框架，结合请谅解的网络模型SqueezeNEt,根据squeezeNet的论文思想，设计了用于目标检测的轻量级神经网络
SqueezeNet模型文件及使用
03-15
SqueezeNet是一个小型化的网络模型结构，在保证不降低检测精度的同时，将原始AlexNet模型压缩至原来的1/500（模型文件< 0.5MB,原始AlexNet模型约为200MB）。
使用SqueezeNet（预训练卷积神经网络）对来自网络摄像头或智能matlab代码.zip
12-24
使用SqueezeNet（预训练卷积神经网络）对来自网络摄像头或智能matlab代码.zip
轻量级网络之SqueezeNet
qq_41917697的博客
05-09 712
CNN卷积神经网络之SqueezeNet 轻量型网络前言压缩模型的优点压缩的策略网络结构Fire Module总体架构性能比较 前言 《SQUEEZENET: ALEXNET-LEVEL ACCURACY WITH 50X FEWER PARAMETERS AND <0.5MB MODEL SIZE》 论文地址：https://arxiv.org/pdf/1602.07360.pdf 从题目上来看就知道这篇文章的主要卖点了，与AlexNet比较，参数量减少了性能还能差不多。但是感觉有夸大的作用，因为
轻量级网络：SqueezeNet（2016）
那年聪聪
02-16 633
SqueezeNet可以极大地减少参数的数量，相较AlexNet参数减少50倍以上，但是这个过程增加了更多的“乘—加”运算，在速度上没有明显提升。不过，同样是轻量级网络的MobileNet就实现了参数量和计算量同时减少的功能。
轻量化网络-SqueezeNet（2016）
GY-赵的博客
04-17 3656
为什么需要轻量化网络？ 小模型有更高效的分布式训练效率。通信开销一直是分布式CNN训练的制约因素，在数据并行训练中，通信开销与模型参数是成比例的，模型越小，通信开销就越小。 推送一个新模型到客户端，开销更小。例如自动驾驶领域，汽车辅助驾驶系统中的CNN模型在更新的时候需要更大的数据传输，以AlexNet为例，从服务器到客户端至少需要240MB 通信开销，更小的模型需要更少的开销，日常更新更容易。 更容易在FPGA或嵌入式设备上部署。由于嵌入式设备经常是片内存储，不能外挂存储器件，同时存储空间越大，价格越.
计算机网络硬核指南|网络设计核心思想
wzlsunice88的博客
04-30 650
大家好，今天分享计算机网络硬核系列：计算机网络通信的理解 本篇主要是对计算机网络一些核心思想理解，属于内功心法，初学者适合入门，非初学者可以学习其设计思想，总之希望帮助大家提高对网络的理解； 深入浅出Linux网络硬核指南 本系列从网络通信理解到云计算网络等网络的不同应用角色（场景）入手，深入浅出讨论了网络设计的核心思想，网络TCP/IP协议栈的设计，网络编程核心技术，网络性能优化，云网络核心技术，网络问题排障等，计算机网络是程序员或者IT工程师必须要掌握的技能，本系列目的就是让...
[ 轻量级网络 ] 经典网络模型1——SqueezeNet 详解与复现
A_John 的博客
05-03 1万+
[ 轻量级网络 ] 经典网络模型1——SqueezeNet 详解与复现； 1、SqueezeNet； 2、SqueezeNet详解； 3、SqueezeNet复现； SqueezeNet 在 ImageNet 上实现与 AlexNet 同等级别的精度，但 参数少了50倍 ； 通过模型压缩技术，实现了 SqueezeNet 模型压缩到小于0.5MB，相比 AlexNet 模型小了510倍 ； 🔗 论文地址：SqueezeNet: AlexNet-level accuracy with 50x fewer...
网络规划设计师学习笔记：计算机网络原理与数据通信
这份笔记是学习网络规划设计师的宝贵资料，它不仅涵盖了网络的基本原理，还深入到数据通信的基础，为理解网络设计和规划提供了全面的知识框架。对于准备考试或从事网络相关工作的人员来说，这是一份非常实用的学习...
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