小型CNN模型SqueezeNet体验

最新推荐文章于 2023-04-07 09:34:46 发布
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文章标签： cnn 神经网络 人工智能
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/murongmeng/article/details/129394180
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文章展示了对SqueezeNet模型的训练过程，模型在评估中达到81.59%的精度。同时，提供了数据集的可视化，显示了32张图像样本及其对应的标签，通过调整图像的色彩空间以适应显示，并保存了可视化结果。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

2. 

1. 下载并处理数据集， 可视化数据集

 

2. 训练SqueezeNet模型， 模型评估，保存模型

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murongmeng
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Python视觉深度学习系列教程 第三卷 第8章 在ImageNet上训练SqueezeNet
学以致用 知行合一
12-27 954
关于在ImageNet大规模视觉识别挑战 (ILSVRC) 上训练深度神经网络的最后一章中，将讨论SqueezeNet深度学习架构。 在2016年的论文中，SqueezeNet：AlexNet级别的准确度，参数减少了50倍，模型大小小于0.5MB。 本书中讨论的大多数先前网络架构的模型大小在 100MB (ResNet) 和 553MB (VGGNet) 之间。 AlexNet也位于这个大小范围...
轻量CNN模型
qq_37435458的博客
03-03 2110
在某些真实的应用场景如移动或者嵌入式设备，如此大而复杂的模型是难以被应用的。 (1)首先是模型过于庞大，面临着内存不足的问题。 (2)其次这些场景要求低延迟，或者说响应速度要快。 所以，研究小而高效的CNN模型在这些场景至关重要。 目前的研究总结来看分为两个方向：一是对训练好的复杂模型进行压缩得到小模型；二是直接设计小模型并进行训练。不管如何，其目标在保持模型性能（accuracy）的前提下降低模型大小（parameters size），同时提升模型速度（speed, low latency）。 【学习链接
实现MindSpore中的应用案例-小型CNN模型SqueezeNet
m0_74953747的博客
03-03 166
mindspore，昇腾
squeezenet 训练分类网络
liu_xiao_cheng的专栏
09-29 3748
各种教学视频或文档资料 +QQ：635992897 近期需要做移动端深度学习项目，首先调查了一下适合移动端的深度学习网络，常用的主要有：SqueezeNet、MobileNet、ShuffleNet、Xception。 几种网络原理及性能对比详见： https://blog.youkuaiyun.com/Uwr44UOuQcNsUQb60zk2/article/details/79019191 综合评...
昇思应用案例 | 模型压缩50倍，超轻量级网络CNN模型SqueezeNet技术实践
Kenji_Shinji的博客
04-07 474
（1）对于给定一定数量的卷积操作，大多数情况下使用1×1卷积代替3×3卷积,可以使网络减少9倍以上的参数量。（2）减少3×3卷积核的输入通道数量。考虑一个完全由3x3滤波器组成的卷积层。该层的参数量可通过如下公式计算：(number of input channels)×(number of filters)×(3×3)。所以，为了在CNN中保持一个小的参数总数，不仅要减少3x3滤波器的数量，而且要减少3x3滤波器输入通道的数量。（3）在网络的后期向下采样，以便卷积层有较大的激活映射。
<模型汇总_1>牛逼的深度卷积神经网络CNN
lqfarmer的博客
04-26 1万+
最近在整理深度学习中用到的算法、常见的模型和优化技巧，于是，决定整理成一个深度学习模型和一个深度学习优化算法单元，大家一起学习，有什么问题可以在微信群里讨论，同时也热烈欢迎大家加入微信群“深度学习与NLP”，入群方式可以看公众号右下角。下面给出模型单元的目录： 1、CNN：Convolutional Neural Network 2、GAN：Generative Adversa
【深度学习】轻量级神经网络 SqueezeNet 讲解
热门推荐
frank 的专栏
12-13 2万+
在深度学习领域，人们一般把注意力集中在如何提高神经网络的准确度上，所以，神经网络的层次越来越深，参数也越来越多，但带来的问题就是神经网络对于硬件的要求越来越高，但在嵌入式硬件上比如手机、自动驾驶的计算平台，这将很吃力，所以，有一些人会将精力放在如何精简和优化网络模型上，以便它们能够比较顺利运行在硬件条件有限的嵌入式设备上面。 而 SqueezeNet 就是一种精简化的轻量级的卷积神经网络结构。 小...
轻量化神经网络之SqueezeNet ONNX 文件
04-29
torchvision库提供了许多预训练的CNN模型，包括SqueezeNet，可以直接用于图像分类任务。通过将模型转换为ONNX格式，可以在非PyTorch环境中运行这些模型，例如在C++或Python的ONNX Runtime中。 为了将PyTorch模型...
Tiny-SSD ： 使用Squeeze-Net 替换 VGG-16
Kelisiya
04-08 3259
前言：这个作者的思路没什么，改了个网络而已，但是没想到他里面的参数只是随便写的，并不是完全成立，而如果将这些参数设计成SSD 中VGG16的，则可以正确的编译（内心可以说各种草泥马了），把网络留在这里，可以直接替换VGG16部分。最近准备使用kitti数据集进行测试和yolo V3比较 # coding=utf-8 &quot;&quot;&quot;Keras implementation of SSD.&quot;&quot;&quot; impo..
轻量级CNN网络之MobileNetv2
小白将
04-05 2284
文章目录Depthwise Separable ConvolutionLinear BottlenecksInverted Residuals网络结构TensorFlow上的实现小结参考 MobileNet网络是Google提出主要应用在移动端的轻量级CNN网络，之前的文章（CNN模型之MobileNet）已经对MobileNetv1版本进行了详细的介绍。目前，Google已经公开了Mobile...
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
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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）。
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
Python-使用SqueezeNet轻量级实施Pytorch中的神经风格
08-11
使用SqueezeNet轻量级实施Pytorch中的神经风格
[ 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...
PyTorch的SqueezeNet的迁移训练
二分掌柜的
03-13 1805
PyTorch的SqueezeNet的迁移训练 flyfish mobilenet v2完整的迁移训练代码 SqueezeNet有两个版本分别是SqueezeNet 1.0和SqueezeNet 1.1 这里说的是迁移SqueezeNet 1.1 使用预训练模型，将1000类别更改为2类 它的网络结构如下 SqueezeNet( (features): Sequential( (0):...
轻量级网络--SqueezeNet
Loong Cheng的博客
05-10 288
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...
经典卷积模型回顾6—轻量化模型SqueezeNet实现图像分类（matlab）
爱分享数据的一个人的博客
03-06 1731
SqueezeNet是一种轻量级的卷积神经网络（CNN），其设计目的是在使用少量的参数和计算资源的情况下，保持较高的分类性能，使用SqueezeNet在MATLAB中进行图像分类训练。 步骤1：准备数据集 首先，我们需要准备一个图像分类数据集。在本文中，我们将使用CIFAR-10数据集，其包含了10个类别的60000个32x32的RGB图像。可以在MATLAB中使用以下命令下载该数据集： ``` % 下载CIFAR-10数据集 url = 'https://www.cs.toro
轻量级网络：SqueezeNet（2016）
那年聪聪
02-16 587
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。
CNN模型压缩与加速策略深度解析
CNN模型压缩与加速算法综述 自AlexNet在2012年ILSVRC ImageNet图像分类竞赛中大放异彩以来，卷积神经网络(CNN)成为计算机视觉领域的主流技术，取代了传统的人工设计特征和分类器。CNN不仅实现了端到端的处理，显著...
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