轻量级网络--SqueezeNet

最新推荐文章于 2024-04-19 09:49:43 发布
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分类专栏： 网络架构
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_39875161/article/details/90052589
本文回顾了轻量级深度学习模型的发展历程，从2016年的Stanford University与DeepScale合作的项目开始，到Google推出的MobileNet系列，再到Face++的ShuffleNet及其V2版本，以及Berkeley的SqueezeNext，这些模型在保持高性能的同时，显著提升了运行速度。

  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

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
12-27 996
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...
轻量级网络：SqueezeNet、Xception
qq_39382877的博客
07-23 367
前言 SqueezeNet Xception 前言 继续来总结一下轻量级网络SqueezeNet,Xception。 SqueezeNet 论文：http://arxiv.org/abs/1602.07360 TensorFlow实现：https://github.com/Linchunhui/Classification-Set-with-Tensorflow/blob/master...
轻量级网络 Slimmable Neural Networks
Crayon0626的博客
12-28 3291
Slimmable Neural Networks 论文地址：https://arxiv.org/abs/1812.08928 Github: https://github.com/JiahuiYu/slimmable_networks OpenReviews:https://openreview.net/forum?id=H1gMCsAqY7 Motivation 移动端的应用对算法运行效率有较...
Tiny-SSD ： 使用Squeeze-Net 替换 VGG-16
Kelisiya
04-08 3316
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 """Keras implementation of SSD.""" impo..
PyTorch的SqueezeNet的迁移训练
二分掌柜的
03-13 1847
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、ShuffleNet_v2、MobileNet_v2
LeeWanzhi的博客
08-12 4910
大网络虽然精度高，但是体积太大，不利于部署移动端。于是出现了一些性能好、精度高的轻量级网络。 一、SqueezeNet SqueezeNet的特点就是先squeeze，再expand。 即先降低channel数量，再分两路扩大channel数量，最后进行concat拼接。 模型大小不到5M。 我将SqueezeNet作为base_network用到faster rcnn上，检测一下自...
轻量级卷积神经网络（SqueezeNet MobileNet ShuffleNet MnasNet）的实现-轻量级CNN.zip
10-02
轻量级网络旨在设计具有较少参数和计算量的模型，以适应边缘计算和移动设备上的实时处理需求，同时尽可能保持较高的准确率。本压缩包所包含的内容，围绕了四种典型的轻量级卷积神经网络模型——SqueezeNet、...
基于Paddle的轻量级卷积神经网络SqueezeNet_SqueezeNet的实现.zip
最新发布
10-03
基于PaddlePaddle实现的轻量级卷积神经网络SqueezeNet不仅继承了原始SqueezeNet的优点，还在PaddlePaddle框架中得到了优化和应用。这种结合不仅有助于推动轻量级神经网络在实际应用中的发展，还为在资源受限的环境中...
轻量化神经网络篇（SqueezeNet、Xception、MobileNet、ShuffleNet）
01-20
模型轻量化的主要方法包括卷积核分解、深度压缩（网络剪枝、量化、哈弗曼编码）、奇异值分解、硬件加速器以及低精度浮点数保存等。这些方法的目标是降低模型的存储需求和计算复杂性，使其更适合在资源有限的环境如...
Python-使用SqueezeNet轻量级实施Pytorch中的神经风格
08-11
本项目聚焦于使用SqueezeNet，一个轻量级的卷积神经网络（CNN）架构，在PyTorch中实现神经风格迁移。 SqueezeNet是由Iandola等人于2016年提出的，它的主要特点是网络结构紧凑，参数数量少，但性能却不逊色于当时的...
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
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）。
轻量级网络：Squeeze-and-Excitation Networks
qq_38156104的博客
07-30 1332
Squeeze-and-Excitation Networks（SENet）是由自动驾驶公司Momenta在2017年公布的一种全新的图像识别结构，它通过对特征通道间的相关性进行建模，把重要的特征进行强化来提升准确率。这个结构是2017 ILSVR竞赛的冠军，top5的错误率达到了2.251%，比2016年的第一名还要低25%，可谓提升巨大。 Squeeze-and-Excitation(SE) block并不是一个完整的网络结构，而是一个子结构，可以嵌到其他分类或检测模型中 SENet的核心思想在..
squeezenet 训练分类网络
liu_xiao_cheng的专栏
09-29 3778
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
04-07 512
（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。
【亲测免费】 探秘FFDNet：一款轻量级的图像去噪神器
gitblog_00010的博客
04-19 2048
探秘FFDNet：一款轻量级的图像去噪神器 是一个基于深度学习的实时图像去噪算法，由Chen Zhang等人在2018年提出。它以其高效、准确和可自定义的特点，在图像处理领域赢得了广泛的关注。这篇文章将带你深入了解FFDNet，并阐述其技术原理、应用场景及独特之处。 一、项目简介 FFDNet（Fast and Flexible Denoising Network）的目标是为各种噪声水平提供高效的...
小型CNN模型SqueezeNet体验
murongmeng的博客
03-07 273
小型CNN模型SqueezeNet体验
squeezenet1_0代码理解
weixin_40970506的博客
02-23 954
def squeezenet1_0(pretrained=False, progress=True, **kwargs): r"""SqueezeNet model architecture from the `"SqueezeNet: AlexNet-level accuracy with 50x fewer parameters and <0.5MB model size...
轻量级SqueezeNet结合梯度特征的人脸识别算法
"基于融合梯度特征的轻量级神经网络用于人脸识别，通过SqueezeNet提取人脸特征，提高在小型嵌入式设备上的应用效率和光照条件下的鲁棒性。实验显示，结合8×8分块图像的一阶梯度特征与全局特征，识别率提升至97.28%...
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