一些轻量级网络模型（备用）

最新推荐文章于 2025-08-03 09:05:24 发布
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#轻量级网络模型

本文介绍了几种常见的轻量级神经网络模型，包括MobileNet V1/V2、SqueezeNet、MobileNet SSD和PeleeNet等，这些模型在保持较高精度的同时，大幅减少了计算资源的需求。

mansNet

mobilenet v1，v2

squeezeNet

mobilenet_ssd

PeleeNet 

轻量级网络模型之MobileNet系列
MasterQKK
02-25 1495
Mobile Net自2017年被提出来至今（2021）已经迭代出3个版本：**MobileNet v1**, **MobileNet v2**, **MobileNet v3**. Depthwise separable convolution, Inverted Residuals, Linear Bottlenecks, NAS, Network architecture search， Squeeze-and-Excite，PlatformAware NAS， NetAdapt
轻量级网络模型之EfficientNet
MasterQKK
03-01 1616
1.提出了一种新的缩放方法compound scaling： 通过复合系数来统一地缩放depth, width, resolution的尺寸; 通过神经网络架构搜索NAS设计了baseline model, 并将该缩放方法应用后， 在提升精度的同时所需的参数两大大减少。 并且该缩放方法应用到其他模型（MobileNet, ResNet等）上也有很好的效果 EfficientNet-Bx. EfficientNet: Rethinking Model Scaling for Convolutional Neu
轻量化CNN模型整理—MobileNet，ShuffleNet，GhostNet
Mr_111000的专栏
06-21 7982
目前CNN的整体发展趋势是向着更深、更复杂的网络发展，但也因此导致了更高的计算代价。而在实际应用中，网络可能需要部署在计算资源有限的平台上，因此简化网络规模、提高网络效率也成为卷积网络研究的一个方向。​本文主要整理了轻量化网络结构设计研究中的几个经典网络模型：MobileNet、ShuffleNet和GhostNet。
轻量级网络模型ShuffleNet V1
AIGC Studio：分享AIGC前沿知识和好玩应用，公众号同名。
01-19 1732
本文介绍了ShuffleNet的相关内容，ShuffleNet是旷视推出的轻量级网络模型，旨在不过多牺牲模型性能的同时大幅度减小模型的尺寸和加快模型的运算速度。ShuffleNet利用了分组点卷积pointwise group convolution来降低参数量，利用通道重排channel shuffle操作来增强不同通道之间的交互和融合。
轻量级网络模型ShuffleNet V2
AIGC Studio：分享AIGC前沿知识和好玩应用，公众号同名。
02-26 2777
ShuffleNet-V2是旷视推出的继ShuffleNet-V1的轻量级网络模型，旨在不过多牺牲模型性能的同时大幅度减小模型的尺寸和加快模型的运算速度。在同等复杂度下，ShuffleNet-V2比ShuffleNet-V1和MobileNet-V2更准确。
20、流处理框架：重量级与轻量级的全面解析
s3t4u的博客
07-17 75
本文深入解析了重量级与轻量级流处理框架的特性与适用场景。内容涵盖自动扩展、从故障中恢复、多租户考虑因素、语言支持、框架选择建议，并通过点击和视图的会话窗口化示例展示了实际应用。重量级框架如 Spark 和 Flink 提供强大的处理能力，但需要较多的运营开销；而轻量级框架则依赖事件代理和容器管理系统，更适合现代微服务架构。文章旨在帮助开发者和架构师根据业务需求和技术条件选择最合适的流处理框架。
21、轻量级流处理框架与事件驱动微服务集成
最新发布
transformer2023的博客
08-03 36
本文探讨了轻量级流处理框架与事件驱动微服务的集成，重点介绍了热副本、状态复制、流处理拓扑设计以及Kafka Streams和Apache Samza等技术的使用。文章还分析了流 - 表 - 表连接的处理流程，以及事件驱动模式与请求 - 响应微服务的结合应用场景，同时提供了与第三方API集成的实践示例。最后，文章总结了轻量级框架的优势与挑战，并展望了其未来发展趋势。
【Xactor并发设计模式揭秘】：轻量级Actor模型的实现与挑战
随后，详细探讨了Xactor的并发模型设计，包括其Actor实现机制、消息传递与接收机制，以及并发控制策略，如轻量级线程模型的选择和并发冲突的预防与处理。通过案例分析，文章展现了Xactor在分布式系统和高性能计算中...
DNN加速器脉动阵列轻量级瞬时故障检测
欢迎交流！
06-16 946
本文系统综述了面向深度神经网络(DNN)脉动阵列加速器的轻量级瞬时故障检测技术。通过分析比较算法级校验(ABFT)、数值异常监测(剪裁、中值滤波等)、硬件编码检错(AN码、剩余码)以及选择性冗余等方案，指出这些方法能以5%-10%的开销实现对权重和激活比特翻转的高效检测，远低于传统ECC/冗余计算的成本。研究显示，结合多种轻量技术可构建多层防护体系，在保障推理可靠性的同时保持加速器的高性能特性。该成果为安全关键领域的DNN加速器设计提供了重要参考。
SpotifyLyrics：轻量级实时歌词提取客户端
综上所述，SpotifyLyrics 不仅是一个实用的音乐辅助工具，更是多种前沿技术融合的典范——它结合了网络编程、API 集成、实时数据处理、桌面应用开发与用户体验设计等多个 IT 领域的知识点，展现了现代轻量级客户端...
【轻量化结构】一文带你看遍轻量化网络结构模型
m0_51579041的博客
03-06 1万+
【轻量化结构】一文带你看遍轻量化网络结构模型
轻量级网络模型MobileNet发展脉络（V1-V2-V3）
AIGC Studio：分享AIGC前沿知识和好玩应用，公众号同名。
12-20 3508
本文介绍了轻量级网络模型MobileNet的发展脉络(V1-V2-V3),详细介绍了网络模型的结构，设计思路，并给出了实验结果。此外，本文还简单介绍了MnasNet,因为MobileNet V3模型的设计思路一部分来源于此。
14种轻量级网络综述 — 主干网络篇
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07-29 2万+
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，...
轻量级模型解读——基于神经网络架构搜索(NAS)系列
lishanlu136的博客
09-14 3122
神经网络结构搜索轻量级模型解读
【网络结构】轻量级网络模型shuffleNet
weixin_41798111的博客
06-14 629
推荐一下看到的比较好的文章： 『高性能模型』轻量级网络ShuffleNet_v1及v2：https://www.cnblogs.com/hellcat/p/10318630.html 个人理解与MoblieNet之间的区别在于分组卷积后的操作 MobileNet包括depthwise convolution和pointwise convolution两部分，depthwise convolution将输入特征分组卷积，减少每组卷积特征通道数，从而减少参数量和计算量；pointwise convo.
轻量级神经网络模型 Mobilenet
sinat_37196107的博客
07-23 2250
论文地址：MobileNets: Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applications 民间实现：caffe | Tensorflow 官方代码：tensorflow/models 有tensorflow的实现： https://github.com/tensorflow/models/blob/ma...
轻量级模型汇总解读——涉及MobileNet、ShuffleNet、GhostNet、EfficientNet、NasNet、轻量transformer
lishanlu136的博客
09-14 5481
轻量级模型汇总解读，汇总目录
经典网络结构 (八)：轻量化网络 (SqueezeNet, MobileNet, ShuffleNet)
连理o的博客
03-13 1万+
目录SqueezeNet: Squeeze and ExpandFire ModuleSqueezeNetSqueezeNet 总结MobileNet: Depthwise Separable ConvolutionShuffleNet: 通道混洗参考文献 SqueezeNet: Squeeze and Expand Fire Module SqueezeNet 的主要模块为 Fire Module，它主要从网络结构优化的角度出发，使用了如下 3 点策略来减少网络参数，提升网络性能： (1) 使用 1×
轻量级模型设计与部署总结（关键字定义/架构理解/高效CNN）
CV_Autobot的博客
11-26 1828
点击下方卡片，关注“自动驾驶之心”公众号ADAS巨卷干货，即可获取点击进入→自动驾驶之心【模型部署】技术交流群后台回复【模型部署工程】获取基于TensorRT的分类、检测任务的部署源码！前言一些关键字定义及理解计算量 FLOPs内存访问代价 MACGPU 内存带宽Latency and ThroughputVolatile GPU Util英伟达 GPU 架构CNN 架构的理解手动设计高效 CNN...
MYMQ：Java实现的轻量级分布式消息队列介绍
总结来说，MYMQ作为一款轻量级分布式消息队列中间件，具有易于部署、运维和扩展的特性，同时在消息存储、消息模型和高可用性设计方面表现出色。这些特性使其成为需要消息处理能力的企业和开发者的有力工具。
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