SqueezeNet:是轻量化主干网络中比较著名的,它发表于 ICLR 2017,在达到了 AlexNet 相同的精度的同时,只用了 AlexNet 1/50 的参数量。SqueezeNet 核心贡献在于使用Fire Module(如下图所示),即由 Squeeze 部分和 Expand 部分组成,Squeeze 部分是一组连续的1×1卷积组成,Expand 部分则是由一组连续的1×1卷积和3×3...
SqueezeNet:是轻量化主干网络中比较著名的,它发表于 ICLR 2017,在达到了 AlexNet 相同的精度的同时,只用了 AlexNet 1/50 的参数量。SqueezeNet 核心贡献在于使用Fire Module(如下图所示),即由 Squeeze 部分和 Expand 部分组成,Squeeze 部分是一组连续的 $1 \times 1$ 卷积组成,Expand 部分则是由一组连续的 $1...
本文将介绍 SqueezeNet 系列网络,在轻量化模型这个范畴中,Squeezenet 是最早的研究。主要针对了一些组件进行轻量化。与以往的网络都只讲网络如何设计不同。SqueezeNext 则从硬件角度分析如何加速,从而更全面地了解网络结构的设计。
SqueezeNet 算法的主要目标是构建轻量参数的 CNN 架构,同时不损失精度。为了实现这一目标,作者总共采用了三种策略来设计 CNN 架构,具体如下: 减少卷积核大小:将 3×3 卷积替换成 1×1 卷积,可以使参数量减少 9 倍; 减少卷积通道:减少 3×3 卷积通道数,一个 3×3 卷积的计算量是 3 × 3 × M × N ...
[深度概念]·轻量化卷积神经网络介绍: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。 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、目标检测等领域获得广泛应用。随着性能要求越...
SqueezeNet的核心模块是Fire模块,其结构如图1所示。输入层首先通过squeeze卷积层(1×1卷积)进行维度压缩,然后通过expand卷积层(1×1卷积和3×3卷积混合)进行维度扩展。Fire模块包含三个关键参数:squeeze层的1×1卷积核数(8w1)、expand层的1×1卷积核数(exat)和expand层的3×3卷积核数(egr3)。通常,51z1 < (...
SqueezeNet算法解析—鸟类识别—Paddle实战 今天详解一下SqueezeNet算法,SqueezeNet是一种轻量且高效的CNN模型,它参数比AlexNet少50倍,但模型性能(accuracy)与AlexNet接近。 本次实战还是一个经典的分类问题:鸟类分类。 本次项目实战鸟类数据集主要分为4类,分别为bananaquit(蕉林莺)、Black Skimmer (黑燕鸥类)、Black Thr...
简介:【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...
SqueezeNet 各个权重层,参数数量配置如下。 上面的表格显示,SqueezeNet 有 8 个 Fire Module 模块,而每个模块有 3 个超参数,所以它总共有 24 个超参数。 为每一个 fire module 设置参数太麻烦,不够灵活,于是作者决定定制某种规律。 首先定义第一个 fire module 中 expand 卷积核的数量为 baseebase_{e}basee...
SqueezeNet与几乎同一时期提出的MobileNet、ShuffleNet和Xception被称为当前的四大轻量级模型,但SqueezeNet是最早在arXiv上公开的。 2.网络结构 SqueezeNet创新点在于提出了fire module,包括两个部分,squeeze和expand,如下图所示: 其中的squeeze 在 SqueezeNet的结构中表示一个 squeeze 层,该层采用 1*1 卷积核对上一层 fe...