Mish激活函数不仅可以提高模型的精度和速度,还可以减少模型的大小和计算量。 3、混合:Yolov5通过一系列有效的轻量化技术,如卷积核剪枝、特征金字塔结构、网络宽度和深度、轻量级正则化、轻量级激活函数和知识蒸馏等,成功实现了模型的轻量化。这使得Yolov5能够适应不同的场景和设备,提高模型的性能和效率。 4、全局平均...
轻量化模型主要围绕减少计算量,减少参数,降低实际运行时间,简化底层实现方式等这几个方面,提出了深度可分离卷积,分组卷积,可调超参数降低空间分辨率和减少通道数,新的激活函数等方法,并针对一些现有的结构的实际运行时间作了分析,提出了一些结构设计原则,并根据这些原则来设计重新设计原结构。 注:除了以上这种直接设计轻...
对于效率问题,通常的方法是进行模型压缩(Model Compression),即在已经训练好的模型上进行压缩,使得网络携带更少的网络参数,从而解决内存问题,同时可以解决速度问题。 相比于在已经训练好的模型上进行处理,轻量化模型模型设计则是另辟蹊径。轻量化模型设计主要思想在于设计更高效的「网络计算方式」(主要针对卷积方式),从...
轻量化模型通常是指模型参数数量较少、计算量较小、内存占用较少的机器学习模型。轻量化模型通常具有以下特点：1. 参数数量较少，不需要大量的存储空间2. 计算量较小，能够在有限的硬件资源下运行3. 响应速度快，能够实时处理数据4. 发布和部署成本较低，可轻松部署到移动设备或嵌入式系统上轻量化模型的优点：1...
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...
插件式量化运行环境依赖用户本身的训练工程环境,目前轻量化工具支持TensorFlow和Pytroch两种框架的插件式量化。 说明 插件式量化环境配置完成后,可同时支持无训练和重训练量化。 TensorFlow插件式量化 TensorFlow模型优化训练如下步骤: 前提条件:准备模型训练数据集、全精度的基线ckpt文件。 准备TensorFlow环境(准备TensorFlow环境...
轻量化体现在: 深度可分离卷积(Depthwise Separable Convolution) 两个模型压缩参数(宽度乘数和分辨率乘数) 1、深度可分离卷积 将常规卷积分为两部分:一是深度卷积,n 个卷积核和 n 个输入特征图分别卷积,也就是分组卷积;二是 1x1 卷积,将第一步的卷积结果融合起来。之所以使用1x1卷积,是因为深度卷积导致信息流通不...
深度学习轻量化模型的意义 什么是轻量化模型 基于以上几点,Han等人提出了轻量化模型SqueezeNet,其性能与AlexNet相近,而模型参数仅有AlexNet的1/50。在本节将首先介绍SqueezeNet的模型结构,然后对该模型进行总结与分析。 SqueezeNet网络结构 随着网络结构的逐渐加深,模型的性能有了大幅度提升,但这也增加了网络参数与前向...
三维模型轻量化是指对三维模型进行优化处理，以减少其存储空间和计算资源的占用，从而提高处理速度和系统性能的一种技术。在实际应用中，由于三维模型包含大量的顶点、面片和纹理等数据，因此需要借助三维模型轻量化技术来降低数据量，以便更好地适应各种场景和需求。三维模型轻量化通常包括以下几个方面：1、点云数据...
目前业界上主要的轻量化方法如下: 蒸馏:将大模型蒸馏至小模型,思路是先训练好一个大模型,输入原始数据得到logits作为小模型的soft label,而原始数据的标签则为hard label,使用soft label和hard label训练小模型,旨在将大模型的能力教给小模型。 剪枝:不改变模型结构,减小模型的维度,以减小模型量级。