SqueezeNet

最新推荐文章于 2025-05-05 11:59:23 发布
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芯光智能
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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
yzf0011的专栏
11-05 622
Compelling Advantages Smaller CNNs require less communication across servers during distributed training. Smaller CNNs require less bandwidth to export a new model from the cloud to an autonomous car.
SqueezeNet模型实战教程：高效图像识别与应用
最新发布
weixin_35920379的博客
05-05 1073
SqueezeNet是一种精简的深度卷积神经网络架构，它的设计目标是减少模型参数数量，同时保持与AlexNet相当的准确率。SqueezeNet采用了深度学习领域中一种革命性的设计理念——通过结构优化而非仅仅是模型压缩来降低复杂度。这种模型的设计尤其适合那些对模型大小和计算资源有限制的应用场景，比如移动设备和嵌入式系统。SqueezeNet的推出，在深度学习领域引起了广泛关注，推动了小型化神经网络架构的研究。
SqueezeNet-轻量级神经网络
qq_41569098的博客
05-31 600
SqueezeNet是一种超轻量级的网络，它的分类精度接近AlexNet，但是模型却比其小50倍。 SqueezeNet的基础模块叫fire，如下图
SqueezeNet网络讲解
急流勇进
03-27 7404
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；...
ncnn-android-squeezenet:squeezenet图像分类android示例
05-11
ncnn-android-squeezenet 挤压图像分类 这是一个示例ncnn android项目，它仅取决于ncnn库 如何构建和运行 步骤1 下载ncnn-android-vulkan.zip或自己为Android构建ncnn 第2步 将ncnn-android-vulkan.zip解压缩到app...
squeezenet的matlab代码-Squeezenet-Matlab-Keras:Squeezenetv1.1预训练模型兼容Matlab
06-17
挤压网的matlab代码Squeezenet-Matlab-Keras Squeezenet v1.1 预训练模型与 Matlab 函数 ImportKerasNetwork 兼容。 这些文件是用 keras 2.0.6 创建的。 Matlab R2017b 中的用法示例： squeezenet = ...
squeezenet的matlab代码-BulletClassification:子弹分类
06-17
SqueezeNet 应用迁移学习对两种类型的子弹进行分类：5.56 毫米和 7.62 毫米。 作为 CNN，SqueezeNet 用于训练基于小波的子弹冲击波的标度图图像。 这些标量图是从每个子弹音频的冲击波数据转换而来的。 由于缺乏数据...
squeezenet1.1
09-22
标题中的“squeezenet1.1”是指一个深度学习模型，SqueezeNet是一个轻量级的卷积神经网络（CNN）架构，主要用于图像分类任务。这个版本是1.1，意味着它是经过优化和改进的早期版本。SqueezeNet以其高效性著称，拥有...
NCNN 加载模型的三种方式（以 SqueezeNet 为例）博客资源
10-16
本篇博客资源以 SqueezeNet 为例，详细介绍了 NCNN 加载模型的三种方式。SqueezeNet 是一个轻量级的深度神经网络，它以较少的参数数量实现了 AlexNet 相当的性能，非常适合用于移动端和边缘计算设备。 在 NCNN 加载...
SqueezeNet 网络的深度学习工具箱模型：用于图像分类的预训练 SqueezeNet 模型-matlab开发
05-29
用于图像分类的SqueezeNet预训练模型是R2020a中的“深度学习工具箱”的一部分，不需要单独安装。 如果您使用的是深度学习工具箱的 R2020a 版本，您可以在命令行中键入“squeezenet”或直接访问模型，而无需从 Deep Network Designer App 安装。 如果您使用的是 R2018a 到 R2019b，则需要下载并安装此支持包。 SqueezeNet 是一个预训练模型，已经在 ImageNet 数据库的一个子集上进行了训练。 该模型在超过一百万张图像上进行了训练，可以将图像分为 1000 个对象类别（例如键盘、鼠标、铅笔和许多动物）。 从您的操作系统或 MATLAB 中打开挤压网.mlpkginstall 文件将启动您所拥有的发行版的安装过程。 该mlpkginstall文件可用于R2018a及更高版本。 用法示例： 净 = 挤压网（） 网络层
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
简记SqueezeNet
雄关漫道真如铁 而今迈步从头越
07-22 5189
《SqueezeNet》   对移动端算力有限的情况下对深度学习推理的场景越来越多，模型压缩技术应运而生，同为Deep Compression团队推出的SqueezeNet一经问世就广为流传，奉为经典，到目前为止，这篇论文的影响还是巨大的，在众多深度学习分支目标检测、分割以及分类等任务的模型压缩加速中，依然是重要轻量级backbone选择，如目标检测的SqueezeNet-ssd，甚至基于关键点的CornerNet目标检测算法在其加速版本CornerNet-lite中也是参考了SqueezeNet，并设.
squeezeNet阅读
sigmoidAndReLU的博客
02-18 297
引言 众所周知，小的卷积神经网络体系结构有三个优点： 1、较小的CNN在分布式训练过程中需要较少的服务器通信 2、较小的CNN只需较少的带宽就能将新模型从云端导出到客户端如无人驾驶汽车 3、较小的CNN更适合部署在FPGA和其他内存有限的硬件上 而Squeezenet就实现了在保持高准确率的基础上大量减少参数！（16年的准确度）但是从侧面也能够感受到squeezenet采取的策略是有效的！ 绪论 展开讲上述的三个优点： 1、参数越少，训练愈快，分布式通信开销越少 2、在无人驾驶汽车上，功能的更新需要半自动化
论文笔记：SqueezeNet
Joker's Time
11-28 3463
1.相同准确率下，参数更少的模型有三个好处：      1）高效的分布式训练      2）替换模型更容易      3）FPGA部署遍更便利 2.本文三个策略：      1）用1*1的核来替换3*3的核，可以减少9倍参数      2）减少输入到3*3核的输入channel数量，因为参数由N*C*W*H决定      3）延后下采样，使得卷基层有较大的activtion maps
【目标检测】轻量级网络SqueezeNet
qq_36926037的博客
05-05 3973
一、SqueezeNet
【深度学习】轻量级神经网络 SqueezeNet 讲解
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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...
SqueezeNet: Alexnet-level accuracy whith 50x Fewer Parameters And < 0.5MB Model Size
我的博客
12-30 2215
论文阅读：SqueezeNet一种新的网络结构，作者将其成为SqueezeNet，该模型大小上远小于AlexNet为参数所占空间大约是AlexNet的50分之一，但其效果相对与AlexNet没有下降。此外该模型可以使用前面提到的Deep Compression方法继续压缩使其参数占用空间大小小于0.5MB并且不损失精度
squeezenet
02-27
### SqueezeNet 模型概述 SqueezeNet旨在以极小的模型尺寸实现接近于传统网络的分类性能，具备良好的可扩展性和适用性[^2]。 ### 基本结构与Fire模块 SqueezeNet的核心在于其独特的Fire模块设计。每个Fire模块由squeeze层和expand层组成： - **squeeze层**：采用1x1卷积核减少输入通道数，降低参数数量。 - **expand层**：通过两个平行分支分别执行1x1和3x3卷积操作来恢复维度。 这种设计使得SqueezeNet能够在保持较高精度的同时显著减小模型体积。 ```python class Fire(nn.Module): def __init__(self, inplanes, squeeze_planes, expand1x1_planes, expand3x3_planes): super(Fire, self).__init__() self.inplanes = inplanes self.squeeze = nn.Conv2d(inplanes, squeeze_planes, kernel_size=1) self.relu = nn.ReLU(inplace=True) self.expand1x1 = nn.Conv2d(squeeze_planes, expand1x1_planes, kernel_size=1) self.expand3x3 = nn.Conv2d(squeeze_planes, expand3x3_planes, kernel_size=3, padding=1) def forward(self, x): x = self.relu(self.squeeze(x)) return torch.cat([ self.relu(self.expand1x1(x)), self.relu(self.expand3x3(x)) ], 1) ``` ### 实现方式及其优势 为了提高效率并适应不同平台的需求，SqueezeNet采用了紧凑网络结构设计理念。具体措施包括但不限于大量运用1×1卷积替代常规大尺度卷积以及引入全局平均池化代替传统的全连接层[^3]。这样的改动不仅减少了计算成本，也增强了特征表达能力。 此外，`keras-squeezenet`提供了基于Keras框架下的高效实现方案，具有小巧而强大的特性——即拥有类似于AlexNet的准确性，然而模型大小仅为后者的大约1/50；并且该库支持主流深度学习环境如Keras 2.0及TensorFlow 1.4版本之间的无缝对接[^4]。 ### 应用场景实例 由于上述优点的存在，SqueezeNet特别适合应用于如下领域： - 移动端或嵌入式系统的实时图像识别任务； - 对硬件资源有严格限制条件下的机器视觉解决方案开发； - 需要快速迭代测试的研究项目中作为基础架构的选择对象之一。
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