SqueezeNet 的核心在于 Fire module，Fire module 由两层构成，分别是 squeeze 层+expand 层，如下图 1 所示，squeeze 层是一个 1*1 卷积核的卷积层，expand 层是 1*1 和 3*3 卷积核的卷积层，expand 层中，把 1*1 和 3*3 得到的 feature map 进行 concat。具体操作情况如下图所示：Fire module 输入...
纵览轻量化卷积神经网络:SqueezeNet、MobileNet、ShuffleNet、Xception 本文就近年提出的四个轻量化模型进行学习和对比,四个模型分别是:SqueezeNet、MobileNet、ShuffleNet、Xception。 目录 一 引言 二 轻量化模型 2.1 SqueezeNet 2.2 MobileNet 2.3 ShuffleNet
SqueezeNet 的核心在于 Fire module,Fire module 由两层构成,分别是 squeeze 层+expand 层,如下图 1 所示,squeeze 层是一个 1*1 卷积核的卷积层,expand 层是 1*1 和 3*3 卷积核的卷积层,expand 层中,把 1*1 和 3*3 得到的 feature map 进行 concat。 具体操作情况如下图所示: Fire module 输入的 ...
Depthwise convolution :一个卷积核负责一个通道,一个通道只被一个卷积核卷积;则这里有M个DK*DK的卷积核; Pointwise convolution:为了达到输出N个feature map的操作,所以采用N个1*1的卷积核进行卷积,这里的卷积方式和传统的卷积方式是一样的,只不过采用了1*1的卷积核;其目的就是让新的每一个feature map包含有上...
提出新的卷积轻量化结构MoD,在卷积块(Conv-Blocks)内通过动态选择特征图中的关键通道进行集中处理,提高效率。 CNN MoD保留了静态计算图,这提高了训练和推理的时间效率,而且不需要定制的CUDA内核、额外的损失函数或微调。 通过将MoD与标准卷积交替使用,能够实现相等性能下的推理加速或相等推理速度下的性能提高。
今天看到一篇非常有意思的文章:Tied Block Convolution,它也是一种轻量化卷积算子,但还算不上即插即用。为什么这么说呢?我理解的即插即用应该是不用对现有模块中其他地方进行任何改进,直接采用该模块替换卷积即可。显然,TBC是做不到的。 言归正传,我们先来看一下TB到底是何方神圣?
本文就近年提出的四个轻量化模型进行学习和对比,四个模型分别是:SqueezeNet、MobileNet、ShuffleNet、Xception。 目录 一、引言 二、轻量化模型 2.1 SqueezeNet 2.2 MobileNet 2.3 ShuffleNet 2.4 Xception 三、网络对比 一、引言 自2012 年 AlexNet 以来,卷积神经网络(简称 CNN)在图像分类、图像分割、目标检测等领域获...
本文就近年提出的四个轻量化模型进行学习和对比,四个模型分别是:SqueezeNet、MobileNet、ShuffleNet、Xception。 目录 一、引言 二、轻量化模型 2.1 SqueezeNet 2.2 MobileNet 2.3 ShuffleNet 2.4 Xception 三、网络对比 一、引言 自2012 年 AlexNet 以来,卷积神经网络(简称 CNN)在图像分类、图像分割、目标检测等领域获...
本文就近年提出的四个轻量化模型进行学习和对比,四个模型分别是:SqueezeNet、MobileNet、ShuffleNet、Xception。 目录 一、引言 二、轻量化模型 2.1 SqueezeNet 2.2 MobileNet 2.3 ShuffleNet 2.4 Xception 三、网络对比 一、引言 自2012 年 AlexNet 以来,卷积神经网络(简称 CNN)在图像分类、图像分割、目标检测等领域获...
MobileNet模型是Google针对手机等嵌入式设备提出的一种轻量化深度神经网络，使用的核心思想是深度可分离卷积(Depthwise Separable Convolution)。MobileNet系列中主要包括MobileNet V1、MobileNet V2、MobileNet V3。MobileNet V1 MobileNet V1是由Google在2016年提出的，其主要创新点在于深度卷积(Depthwise Convolution)，而整个...