轻量级网络论文精度笔记(三)：《Searching for MobileNetV3》
论文链接 谷歌在2019年5月在arxiv上公开了MobileNetV3的论文，最近是发表在了ICCV 2019上论文地址： https://arxiv.org/abs/1905.02244.pdf项目地址：https://github.com/d-li14/mobilenetv3.pytorch 论文名字 《Searching for MobileNetV3》 参考文献 Andrew Howa....
轻量级网络论文精度笔记(二)：《YOLOv7: Trainable bag-of-freebies sets new state-of-the-art for real-time object ..》
论文以及源码获取 论文下载：点击源码：点击 论文题目 《 YOLOv7: Trainable bag-of-freebies sets new state-of-the-art for real-time object detectors》《YOLOv7：对于最新的实时目标检测器设置的可训练的免费包》 参考文献 Wang C-Y, Bochkovskiy A, Liao H-Y M. YOLOv....
轻量级网络论文精度笔(一)：《Micro-YOLO: Exploring Efficient Methods to Compress CNN based Object Detection Model》
作者单位：港大, 同济大学, 字节AI Lab, UC伯克利 论文以及源码获取 论文下载：点击 论文题目 《Micro-YOLO: Exploring Efficient Methods to Compress CNN based Object Detection Model》《Micro-YOLO：探索目标检测压缩模型的有效方法》 参考文献 Hu L. and Li Y. (2021). Mi....
轻量级网络论文-VoVNet 详解
摘要Youngwan Lee* 作者于 2019 年发表的论文 An Energy and GPU-Computation Efficient Backbone Network for Real-Time Object Detection. 是对 DenseNet 网络推理效率低的改进版本。因为 DenseNet 通过用密集连接，来聚合具有不同感受野大小的中间特征，因此它在对象检测任务上表现出良....
轻量级网络论文-CSPNet 详解
摘要CSPNet 是作者 Chien-Yao Wang 于 2019 发表的论文 CSPNET: A NEW BACKBONE THAT CAN ENHANCE LEARNING CAPABILITY OF CNN。也是对 DenseNet 网络推理效率低的改进版本。作者认为网络推理成本过高的问题是由于网络优化中的梯度信息重复导致的。CSPNet 通过将梯度的变化从头到尾地集成到特征图中，在减少....
轻量级网络论文-RepVGG 详解
背景知识VGG 和 ResNet 回顾1，VGGNet 系列网络有 5 个卷积阶段 ，以 VGG16 为例，每一个卷积阶段内有 2~3 个卷积层，同时每段尾部会连接一个最大池化层来缩小 Feature map 尺寸。每个阶段内的卷积核数量一样，越靠后的卷积核数量越多，分别是: 64-128-256-512-512。VGG16 每段卷积对应的卷积层数量为 2-2-3-3-3，5 段卷积的总层数为 ....
轻量级网络论文-ShuffleNet v2 详解
摘要1、介绍2、高效网络设计的实用指导思想G1-同样大小的通道数可以最小化 MACG2-分组数太多的卷积会增加 MACG3-网络碎片化会降低并行度G4-逐元素的操作不可忽视3、ShuffleNet V2：一个高效的架构4、实验5、结论6，个人思考参考资料近期在研究轻量级 backbone 网络，我们所熟悉和工业界能部署的网络有 MobileNet V2、ShuffleNet V2、RepVGG ....
轻量级网络论文-MobileNet v1 详解
1、相关工作2、MobileNets 结构3、实验4、结论5、基准模型代码个人思考后续改进-MobileDets参考资料文章同步发于 github、博客园 和 知乎。最新版以 github 为主。如果看完文章有所收获，一定要先点赞后收藏。毕竟，赠人玫瑰，手有余香。MobileNet 论文的主要贡献在于提出了一种深度可分离卷积架构（DW+PW 卷积），先通过理论证明这种架构比常规的卷积计算成本（M....
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