文章 2024-02-28 来自:开发者社区

【轻量化网络】实战:更改SqueezeNet网络&MobileNet网络& ShuffleNet网络输出替换yolo的backbone部分

前言   因此我们可以在“写(水)”论文的时候更换yolo的主干网络进行实验获取实验参数。在本文中将介绍ShuffleNetV2网络以及MobilenetV2网络更改的主干网络。   轻量化网络相比于 YOLO 系列网络的主干网络,具有以下优势: 更快的推理速度:轻量化网络通常具有更少的参数和计算量,因此在推理时可以更快地处理输入数据。 更小的模型尺...

文章 2024-02-28 来自:开发者社区

【轻量化网络】初识:SqueezeNet网络&MobileNet网络& ShuffleNet网络

前言    轻量化网络是指在保证模型精度的前提下,通过一系列优化技术使得模型参数数量大幅减少的深度学习模型。它的诞生主要是为了解决深度学习在移动端等资源受限环境中应用受限的问题。随着近年来深度学习的应用场景不断扩大,轻量化网络也逐渐成为了热门的研究方向,各种轻量化网络层出不穷。    例如MobileNet、ShuffleNet、SqueezeNet等。 这些轻量化网络都采用了一...

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文章 2023-02-10 来自:开发者社区

轻量化CNN网络MobileNet系列详解

来源丨机器学习实验室MobileNet系列作为轻量级网络的代表,使得CNN轻量化和移动端的部署成为可能。MobileNet系列目前总共有三个版本, 分别是MobileNet v1、MobileNet v2和MobileNet v3。作为学习轻量化网络的必经之路,本文重点对MobileNet系列网络进行阐述。MobileNet v1MobileNet v1...

 轻量化CNN网络MobileNet系列详解
文章 2023-01-05 来自:开发者社区

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...

轻量化网络 | MobileNet论文解析
文章 2018-05-23 来自:开发者社区

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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