mobilenetV2, shufflenetv2

最新推荐文章于 2025-06-08 17:23:34 发布
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分类专栏： 深度学习理论 文章标签： mobilenet shufflenet
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/yang_daxia/article/details/99953566
本文介绍了MobilenetV2和ShuffleNetV2两种轻量级深度学习模型，重点讨论了它们加速卷积的方法，如depth-wise卷积和channel shuffle，并提供了相关链接以深入理解这两种模型的结构和性能。

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YOLOv5改进系列(三) 更换backbone主干MobileNetV3，ShuffleNetV2，EfficientNetv2，GhostNet，SwinTransformer
专注于人工智能学习，总结
12-14 3065
文章目录MobileNetV3一、MobileNetV3原理**1.1 MobileNetV3简介**1.2 **MobileNetV3相关技术**二、YOLOv5结合MobileNetV3_small2.1 添加顺序2.2 具体添加步骤**第①步：在common.py中添加**MobileNetV3**模块****第②步：在yolo.py文件里的parse_model函数加入类名****第③步：创建自定义的yaml文件**第④步：验证是否加入成功**第⑤步：修改train.py中 ‘--cfg’默认参数*
YOLOv5算法改进（4）— 主干网络介绍（MobileNetV3、ShuffleNetV2和GhostNet）
突然好想你
10-14 1888
YOLOv5算法中的主干网络可以有多种替换方案，为了后面讲解的方便，本篇文章就给大家介绍MobileNetV3、ShuffleNetV2和GhostNet主干网络！
轻量级网络--SqueezeNet、ShuffleNet_v2、MobileNet_v2
LeeWanzhi的博客
08-12 4901
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...
ShuffleNet 与 MobileNet V2 论文笔记
donkey_1993的博客
12-18 2780
ShuffleNet: An Extremely Efficient Convolutional Neural Network for Mobile Devices 论文链接：https://arxiv.org/abs/1707.01083 论文Caffe代码：https://github.com/ziweizhan/DeepLearning MobileNet V2: Inverted R...
图像分类入门教程:基于 MobileNetV2 的猫狗图像分类方法与实现
最新发布
qq1309399183的博客
06-08 335
图像分类入门教程:基于 MobileNetV2 的猫狗图像分类方法与实现
shufflenetv1 ,shufflenetv2,mobilenetv1,mobilenetv2
cqu_math_szu_ai的博客
09-19 4611
首先，就目前而言，shufflenetv2的效果是最好的 ############2019年10月29日，补充：计算量越低并非完全和计算速度成正比例，还需要考虑内存访问量############## 这个四个网络都是对depthwiseconv网络的运用，深度可分离卷积相对于传统卷积的优点在于其计算量由巨大幅度的降低。 但是现今的深度学习框架对于深度可分离卷积的支持还是有好有坏的，有些框架，...
MobileNetV2 + ShuffleNetV2
weixin_34138056的博客
03-04 515
Author:Yu Zhang2019.03.04 MobileNetV2 ShuffleNetV2 漂移卷积实验跑完了，IoU只有66%，降了7个百分点，下面把漂移去掉换成普通卷积，再对比看一下，如果有一点提升，那么在之后论文中也可以用到。感觉今天没看到啥。。发现的两个弱监督论文都没有期望中的好，有点僵住了。 MobileNet...
shufflenet v1 & v2, mobilenet v1&v2对比
lyyiangang的博客
02-23 768
shufflenet & mbnet对比
shufflenetv2和mobilenetv2对比
05-22
ShuffleNetV2和MobileNetV2都是轻量级的神经网络模型，用于在移动设备等资源受限的环境下进行实时图像分类和识别。它们的主要区别在于网络结构和实现方式。 ShuffleNetV2在保持高准确度的同时，采用了一种新颖的...
alexnet和mobilenetV3和shuffleNetV2的输入图片transforms.Normalize参数
04-15
我可以回答这个问题。...- ShuffleNetV2: transforms.Normalize(mean=[0.5, 0.5, 0.5], std=[0.5, 0.5, 0.5]) 注意，这些参数是针对ImageNet数据集的，如果你使用的是其他数据集，可能需要调整参数。
从Inception v1,v2,v3,v4,RexNeXt到Xception再到MobileNets,ShuffleNet,MobileNetV2,ShuffleNetV2
oYouHuo的专栏
01-30 471
v1:Going deeper with convolutions Inception v1的网络，主要提出了Inceptionmodule结构（11，33，55的conv和33的pooling组合在一起），最大的亮点就是从NIN（Network in Network）中引入了1*1 conv，结构如下图所示，代表作GoogleNet 假设previous layer的大小为2828192，则， ...
MobileNetv2:图像分类，DogVsCat，pytorch
04-13
MobileNetv2 图像分类（DogVsCat）
cascaded_mobilenet-v2
11-30
联MobileNet-V2实现CelebA人脸关键点检测（附训练源码）
这就是神经网络 5：轻量化神经网络--MobileNet V1、MobileNet V2、ShuffleNet V1、ShuffleNet V2
yuanlulu的博客
12-06 9843
概述 深度神经网络模型被广泛应用在图像分类、物体检测等机器视觉任务中，并取得了巨大成功。然而，由于存储空间和功耗的限制，神经网络模型在嵌入式设备上的存储与计算仍然是一个巨大的挑战。 本文介绍几个经典的人工设计的轻量化神经网络模型。（当然也有其它方法对已有的网络模型进行压缩，甚至自动学习设计紧凑的网络模型，本文不涉及这部分） 轻量化神经网络牵涉到的基础知识（如分组卷积、1x1点卷积、深度卷积（dep...
四、CNNs网络架构-深度可分离卷积（MobileNet v1、MobileNet v2、MobileNet v3、Xception、ShuffleNet v1、ShuffleNet v2）
damadashen的博客
05-25 8291
本文主要解释了什么是深度可分离卷积，并介绍了以下几个网络结构：MobileNet v1、MobileNet v2、MobileNet v3、Xception、ShuffleNet v1、ShuffleNet v2。
移动端轻量级模型开发谁更胜一筹，efficientnet、mobilenetv2、mobilenetv3、ghostnet、mnasnet、shufflenetv2驾驶危险行为识别模型对比开发测试
Together_CZ的博客
11-23 4028
移动端轻量级模型开发谁更胜一筹，efficientnet、mobilenetv2、mobilenetv3、ghostnet、mnasnet、shufflenetv2驾驶危险行为识别模型对比开发测试
Mobilenet v1/2和Shufflenet v1/v2
Sundrops的专栏
04-10 1084
好久没写深度学习方面的文章了，偷闲再写一篇 衡量指标 FLOPS：floating point operations per second，每秒浮点运算次数，理解为计算速度。是一个衡量硬件性能的指标。 FLOPs：floating point operations，浮点运算数，理解为计算量。可以用来衡量算法/模型的复杂度。 MACC: Multiply–accumulate operatio...
shufflenet v1/v2的网络结构和实现代码总结(torch)
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BIT_Legend的博客
03-09 1万+
# 根据torch官方代码修改的shufflenetv2的网络模型 https://github.com/pytorch/vision/blob/main/torchvision/models/shufflenetv2.py # 权重文件下载 download url: https://download.pytorch.org/models/shufflenetv2_x0.5-f707e7126e.pth # 权重文件下载 download url: https://download.pytorch....
图像分类丨浅析轻量级网络「SqueezeNet、MobileNet、ShuffleNet」
weixin_33736048的博客
05-24 1204
前言 深度卷积网络除了准确度，计算复杂度也是考虑的重要指标。本文列出了近年主流的轻量级网络，简单地阐述了它们的思想。由于本人水平有限，对这部分的理解还不够深入，还需要继续学习和完善。 最后我参考部分列出来的文章都写的非常棒，建议继续阅读。 复杂度分析 理论计算量（FLOPs）：浮点运算次数（FLoating-point Operation） 参数数量(params)：单位通常为M，用floa...
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