【轻量化网络系列（4）】ShuffleNetV1论文超详细解读（翻译 ＋学习笔记+代码实现）
前言 前面我们学了MobileNetV1-3，从这篇开始我们学习ShuffleNet系列。ShuffleNet是Face++（旷视）在2017年发布的一个高效率可以运行在手机等移动设备的网络结构，论文发表在CVRP2018上。这个新的轻量级网络使用了两个新的操作：pointwise group convolution和 channel shuffle，在保持精度的同时大大降低计算成本。学习资料：....
【轻量化网络系列（3）】MobileNetV3论文超详细解读（翻译 ＋学习笔记+代码实现）
前言 上周我们学习了MobileNetV1和MobileNetV2，本文的MobileNetV3，它首先引入MobileNetV1的深度可分离卷积，然后引入MobileNetV2的具有线性瓶颈的倒残差结构，后来使用了网络搜索算法，并引入了SE模块以及H-Swish激活函数等，可谓集大成者。引用大佬的描述：MobileNet V3 = MobileNet v2 + SE结构 + hard-swis....
【轻量化网络系列（2）】MobileNetV2论文超详细解读（翻译 ＋学习笔记+代码实现）
前言 上一篇我们介绍了MobileNetV1，主要是将普通Conv转换为dw和pw，但是在dw中训练出来可能会很多0，也就是depthwise部分得到卷积核会废掉，即卷积核参数大部分为0，因为权重数量可能过少，再加上Relu激活函数的原因。后来作者大大又做了修改，MobileNetV2使用了深度可分离卷积+先升维+倒残差+低维不使用ReLU的策略构建了比V1效果更好更轻量的网络。接下来我们就一起....
【轻量化网络系列（1）】MobileNetV1论文超详细解读（翻译 ＋学习笔记+代码实现）
前言这几天学了一下轻量化网络，我们先从MobileNetV1讲起吧~MobileNetV1网络是谷歌团队在2017年提出的，专注于移动端和嵌入设备的轻量级CNN网络，相比于传统的神经网络，在准确率小幅度降低的前提下大大减少模型的参数与运算量。相比于VGG16准确率减少0.9%，但模型的参数只有VGG1/32。其实简单来说，就是把VGG中的标准卷积层换成深度可分离卷积。不过这个深度可分离卷积刚开始....
轻量化网络 | MobileNet论文解析
论文题目：MobileNets: Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applications论文链接：https://arxiv.org/abs/1704.04861论文研究目标提出了一种深度模型加速的算法，可以在基本不影响准确率的前提下大大减少计算时间和参数数量。为移动和嵌入式视觉应用提出了一种有效的解决方案。可....
轻量化卷积神经网络MobileNet论文详解（V1&V2）
本文是 Google 团队在 MobileNet 基础上提出的 MobileNetV2，其同样是一个轻量化卷积神经网络。目标主要是在提升现有算法的精度的同时也提升速度，以便加速深度网络在移动端的应用。
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