专属小模型;以及接下来是BNN网络《谈谈BNN二值化神经网络的经典设计,以及几代学界工作的演进;接下来是知识蒸馏、无穷尽的剪枝方法,以及进一步压缩模型体积的量化方法(若以Scalar_Quantization和Vector/Product_Quantization为例,前者可以保证剪枝
importtensorflowastffromtensorflow.keras.applicationsimportMobileNet# 加载预训练的MobileNetV1模型model=MobileNet(weights='imagenet')# 查看模型结构model.summary()# 进行预测importnumpyasnpfromtensorflow.keras.preprocessingimportimage# 加载图像并预处理img_path='path_to_image.jpg'# 替换为你的图像路径img=image...
Tensorflow实现轻量化网络有至少以下三个优点:1、更小的网络在服务器上训练需要更少的计算量。2、更小的模型需要更少的带宽从云端下载到自动驾驶汽车上。3、更小的模型可以更灵活得部署在FPGAs和其他有限内存的硬件上。本文基于以上优点提出了SqueezeNet,保持模型性能不变的情况下,使得AlexNet模型减少了50倍的参数量。
对模型进行轻量化的优化,如参数量的剪枝、量化等。 以下是一个简单的轻量化网络模型的实现,使用CIFAR-10数据集进行训练和测试。 python importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFclassLightCNN(nn.Module):def__init__(self):super(LightCNN, self).__init__()self.conv1 = nn.Conv2d(in...
ENet是基于SegNet改进的实时分割的轻量化模型,相比于SegNet,ENet的计算速度提升了18倍,计算量减少了75倍,参数量减少了79倍。并且在CityScapes和CamVid的数据集上,ENet的效果都要好于SegNet。ENet作为轻量化模型,设计的初衷就是如何最大限度的减少计算量,提升计算...
深度学习网络的轻量化 由于大部分的深度神经网络模型的参数量很大,无法满足直接部署到移动端的条件,因此在不严重影响模型性能的前提下对模型进行压缩加速,来减少网络参数量和计算复杂度,提升运算能力。 一、深度可分离卷积 了解深度可分离卷积之前,我们先看一下常规的卷积操作:对于一张 3×16×163×16×16 的图像,...
分析模型的推理性能得结合具体的推理平台(常见如:英伟达 GPU、移动端 ARM CPU、端侧 NPU 芯片等);目前已知影响 CNN 模型推理性能的因素包括: 算子计算量 FLOPs(参数量 Params)、卷积 block 的内存访问代价(访存带宽)、网络并行度等。但相同硬件平台、相同网络架构条件下, FLOPs 加速比与推理时间加速比成正比。 建...
ACM MM 2022 | 基于频域增强特征蒸馏的卷积网络模型轻量化一、背景近些年来,基于深度卷积神经网络的图像识别算法在各个领域都取得了巨大的进步,算法准确率得到了较大的提升。但是与此同时,图像识别算法所依赖的…
网络结构搜索训练 网络结构搜索训练请按照如下步骤进行: 准备环境(环境准备)。准备数据集(数据集准备)。配置搜索参数(搜索参数配置)。配置用户接口(TensorFlow用户自定义接口、PyTorc……欲了解更多信息欢迎访问华为HarmonyOS开发者官网
轻量化神经网络模型总结:SqueezeNet、Xception、MobileNet、ShuffleNet,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。