XNOR-Net: ImageNet Classification Using Binary Convolutional Neural Networks随手记

最新推荐文章于 2025-04-09 10:25:54 发布
最新推荐文章于 2025-04-09 10:25:54 发布
阅读量1.5k 收藏
点赞数
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/u013657981/article/details/50975191
本文探讨了虚拟现实（VR）及增强现实（AR）领域的最新发展，重点关注Oculus Rift在3D游戏中的应用以及HoloLens如何融合现实与虚拟世界。

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

Concurrent to the recent progress in
recognition, interesting advancements have been happening in virtual reality (VR by
Oculus) [8], augmented reality (AR by HoloLens) [9], and smart wearable devices.


[8]Oculus, V.: Oculus rift-virtual reality headset for 3d gaming. URL: http://www. oculusvr.

com (2012)


[9]Gottmer, M.: Merging reality and virtuality with microsoft hololens. (2015)



休语栓
关注
XNOR-Net: ImageNet Classification Using Binary Convolutional Neural Networks
holmosaint的博客
09-13 1023
这篇文章提出了两个二进制类的网络模型，一个叫做Binary-Weighted-Networks，一个叫做XNOR-Net。其中BWN只有filter是二进制的表达，而XNOR-Net在input和filter上都是二进制的表达。其中指出二进制的表达XNOR-Nets在执行卷积运算时能够提升58×的速度，而可以节省32×的内存空间，这为XNOR-Nets在CPU上运行提供了可能性。 Binary-...
XNOR-Net: ImageNet Classification Using Binary Convolutional Neural Networks
xiaofei0801的博客
06-02 2214
1 Introduction      深层神经网络（DNN）已经在包括计算机视觉和语音识别在内的几个应用领域显示出显着的改进。在计算机视觉中，称为卷积神经网络（CNN）的特定类型的DNN已经证明了在目标识别[1,2,3,4]和检测[5,6,7] 中最先进的结果。      卷积神经网络显示出可以在现实世界应用的物体识别和检测的可靠结果。与最近的识别进展同步，在虚拟现实（Oculus的VR）[
[京哥读论文]之XNOR-Net: ImageNet Classification Using Binary Convolutional Neural Networks
京哥搞异构AI
06-26 692
Abstract 本文是一篇经典的二值化weight和activations的文章，发表在ECCV2016.本文提出了两种有效二值化的框架：XNOR−NetXNOR−NetXNOR-Net以及BWNBWNBWN(Binary-Weight-Networks).在存储方面可以节省32倍的memory。在XNOR−NetXNOR−NetXNOR-Net上weights以及卷积层的input都是二值化...
XNOR-Net: ImageNet Classification Using Binary Convolutional Neural Networks 论文阅读
田震宇
06-15 408
模型压缩和加速是深度学习算法应用在移动端必须要解决的问题，也是近年来的研究热点，这篇ECCV2016的文章就是做这样的事。在这篇文章中作者主要提到两种二值化网络：Binary-Weight-Networks和XNOR-Networks. 理解Binary-Weight-Networks主要分两步，第一步理解核心公式及其推导过程，第二步理解在bp过程中如何更新kernel。 核心公式： 其中I代表...
二值网络--XNOR-Net: ImageNet Classification Using Binary Convolutional Neural Networks
AI小作坊 的博客
04-22 975
XNOR-Net: ImageNet Classification Using Binary Convolutional Neural Networks ECCV2016 http://allenai.org/plato/xnornet 本文介绍了两种二值网络： Binary-Weight-Networks 和 XNOR-Networks，Binary-Weight-Networks 只对滤波器 ...
XNOR-Net: ImageNet Classification Using Binary Convolutional Neural Networks 论文笔记
Jayxbx的博客
06-07 4851
0 摘要     我们针对标准卷积神经网络提出了两种有效的近似网络：二元权重网络和XNOR网络。二元权重网络中，卷积核用两个值来近似表示，从而节省32倍的存储空间。在XNOR网络中，卷积核和卷积层输入都是用两个值（1和-1）表示的。 XNOR网络主要使用二元运算进行卷积运算。这使得卷积操作速度提高了58倍，节省了32倍的内存。 XNOR网络实现了在CPU（...
CNN网络二值化--XNOR-Net： ImageNet Classification Using Binary Convolutional Neural Networks
cv_family_z的博客
07-15 1万+
XNOR-Net: ImageNet Classification Using Binary Convolutional Neural Networks本文主要是简化CNN网络，使得CNN网络能够在CPU实时跑起来，但是会牺牲一些精度。本文提出了两个不同的简化网络 ：Binary-Weight-Networks 和 XNOR-Networks。Binary-Weight-Networks 只是对CN
XNOR-Net算法详解
热门推荐
AI之路
08-31 2万+
论文：XNOR-Net: ImageNet Classification Using Binary Convolutional Neural Networks 链接：https://arxiv.org/abs/1603.05279 代码地址：http://allenai.org/plato/xnornet模型压缩和加速是深度学习算法应用在移动端必须要解决的问题，也是近年来的研究热点，这篇文章就是
XNOR-Net ImageNet Classification Using Binary Convolutional Neural Networks
人生而孤独，却不甘寂寞。
09-24 4555
篇论文引入了一种对filter，feature map进行二值化的算法，从而避免了传统CNN中卷积操作的实数乘运算。论文提到，单纯对filter参数二值化，会有2X效率的提升，如果再对feature map的值进行二值化会有58X提升，并提升27X的内存利用率，但是会有一定的准确度损失，但是这篇论文仍然堪称解决CPU训练深度网络效率低的良药。
论文翻译：XNOR-Net: ImageNet Classification Using BinaryConvolutional Neural Networks
weixin_30532369的博客
04-30 566
目录 Abstract 1 Introduction 2 Related Work 3 Binary Convolutional Neural Network 3.1 Binary-Weight-Networks 3.2 XNOR-Networks ...
ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks
08-06
ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks
【模型压缩】XNOR-Net: ImageNet Classification Using Binary Convolutional Neural Networks论文理解+pytorch代码解析
小葵花的room
07-15 2705
ddd
《XNOR-Net: ImageNet Classification Using BinaryConvolutional Neural Networks》翻译
ShaneneD的博客
04-14 1528
原文：https://arxiv.org/abs/1603.05279XNOR-Net: ImageNet Classification Using BinaryConvolutional Neural NetworksMohammad Rastegari†, Vicente Ordonez†, Joseph Redmon∗, Ali Farhadi†∗Allen Institute for AI...
【论文学习笔记-1】XNOR-net
Imperfactions的博客
07-26 966
【论文学习笔记-1】XNOR-Net 文章中提出了两种二值化网络，分别是Binary-Weight-Networks和XNOR-Networks。 Binary-Weight-Networks对模型中的权重W进行二值化操作，即要么是1要么是-1。其中更新参数时依然采用原参数W进行更新。 XNOR-Networks通过对权重W和输入I都进行二值化操作，同时降低空间和实践复杂度
「Deep Learning」Note on XNOR-Network（异或网络）
小锋子Shawn
05-04 276
Sina Weibo：小锋子Shawn Tencent E-mail：403568338@qq.com http://blog.csdn.net/dgyuanshaofeng/article/details/80195971
论文阅读ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks &Going Deeper with Convolutions
周周的专栏
03-18 2415
LeNet是CNN的开端：输入层，卷积层，池化层，全连接层，输出层五脏俱全，是现代CNN网络的基础组件。 这篇博文介绍了LeNet-5 : http://blog.csdn.net/qiaofangjie/article/details/1682684 LeNet-5：共有7层。 2012年AlexNet网络的极大进步，主要是引入了relu函数，dropout技巧，大规模数据的训练，百万
BWN-XNOR-caffe安装注意项
一呆飞仙的博客
03-16 2946
github地址https://github.com/loswensiana/BWN-XNOR-caffe XNOR是用于权值与输入二值化的解决方案,以损失一部分精度为代价,来达到提高计算速度和减小缓存的目的 你需要提前准备好cuda配置与caffe环境配置. 具体可查看我之前博客: ubuntu14.04+cuda7.5安装 官方步骤版 ubuntu14.04+cuda7.5+caf...
【Paper Reading】XNOR-Net
小铁匠的博客
04-10 441
XNOR-Net: ImageNet Classification Using Binary Convolutional Neural Networks 2016 ECCV 华盛顿大学 Mohammad Rastegari 论文链接：https://arxiv.org/abs/1603.05279 代码链接：http://allenai.org/plato/xnornet 基于Pythoch的代码...
XNOR-Net: 使用二进制卷积神经网络的ImageNet分类
最新发布
gitblog_01120的博客
04-09 312
XNOR-Net: 使用二进制卷积神经网络的ImageNet分类 1. 项目介绍 XNOR-Net是一个使用二进制卷积神经网络的ImageNet分类项目。该项目通过将网络权重和激活二值化，实现了在保持较高准确率的同时显著减少计算资源和存储需求。XNOR-Net在ECCV 2016上发表，作者是Mohammad Rastegari、Vicente Ordonez、Joseph Redmon和Ali ...
评论 1
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值