【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...
【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Mobil...
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...
轻量级神经网络——shuffleNet
轻量级神经网络——shuffleNetshuffleNet1 在之前,已经讨论过一种轻量级神经网络——MobileNet,文中对MobileNet的三个版本都做了详细的介绍,读此篇之前,建议先了解MobileNet,特别是要对其中的深度可分离卷积有较清晰的认识,因为shuffleNet中的分组卷积...
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