因此,基于此,SqueezeNet期望探寻一种能保持相同精度,但是参数量更少的模型。 它是以AlexNet为基础进行的改进,AlexNet是当时ImageNet比赛的冠军,而且远超第二名,给了后世很多启发,但是它的不足之处(它的论文中也提到了)就是模型过大,参数过多,训练时间过长,它有5个卷积层,3个池化层,3个全连接层,模型大小为:62...
整个SqueezeNet就是使用Fire基本模块堆积而成的,网络结构如图2所示,其中左图是标准的SqueezeNet,其开始是一个卷积层,后面是Fire模块的堆积,值得注意的是其中穿插着stride=2的maxpool层,其主要作用是下采样,并且采用延迟的策略,尽量使前面层拥有较大的feature map。中图和右图分别是引入了不同“短路”机制的SqueezeNet,...
SqueezeNet是一个精心设计的轻量化网络,使用常见的模型压缩技术,如SVD、剪枝和量化等,可以进一步压缩该模型的大小。例如,使用Deep Compresion技术对其进行压缩时,在几乎不损失性能的前提 下,模型大小可以压缩到0.5MB。 基于其轻量化的特性,SqueezeNet可以广泛地应用到移动端,促进了物体检测技术在移动端的部署与应用。
主要在imagenet数据上比较了alexnet,可以看到准确率差不多的情况下,squeezeNet模型参数数量显著降低了(下表倒数第三行),参数减少50X;如果再加上deep compression技术,压缩比可以达到461X!还是不错的结果。不过有一点,用deep compression[2]是有解压的代价的,所以计算上会增加一些开销。 思考 SqueezeNet之前我就在研究如...
SqueezeNet模型是由微软研究院开发的轻量级卷积神经网络,其核心思想是通过减少网络中的参数数量和计算量来提高模型的性能和效率。SqueezeNet模型的设计灵感来自于人类视觉系统的结构,通过模拟神经元的感受野和空间信息传递方式,实现了对图像的压缩和特征提取。SqueezeNet模型由三个部分组成:压缩卷积层(squeeze layer)、扩展卷积...
深度学习模型压缩SqueezeNet 节选自《白话人工智能与大数据》 在NIN的思路和减小卷积核尺寸的思路驱使下,就有人开始研究新的网络模型,并把它们成功应用于移动设备中了,MobileNet和SqueezeNet就是其中的典型代表。它们的特点就是尺寸比较小,计算量也比较小,当然在移动设备上也非常省电,数据处理的延迟也小。我们这一节就...
3、使用deep-compression方法来进一步缩小模型。 问题: 1、对于5*5和两个3*3的计算量,我们可以比较一下。 2、我们假设输入图像大小是5*5*1,最终都需要将其变成1*1*1. 3、那么对于5*5的核(暂时用1个),我们的总参数是25,总的乘法计算数为1*5*5*1=25 ...
简介:【MATLAB第45期】基于MATLAB的深度学习SqueezeNet卷积神经网络混凝土裂纹图像识别预测模型 【MATLAB第45期】基于MATLAB的深度学习SqueezeNet卷积神经网络混凝土裂纹图像识别预测模型 引言 该文章展示如何微调名为SqueezeNet的预训练深度卷积网络,以执行裂纹图像分类预测。并使用一种称为Grad-CAM的技术来解释和分析分类输出。
代码链接： DeepScale/SqueezeNet 在深度卷积神经网络的领域，提升准确率是当前的主要目标。通过在数据集上达到某给定准确率的方式实现这一目标的模型可能众多，但在同等精度下，更小的CNN模型至少具备以下三点优势：- 更高效的分布式训练：在分布式训练期间，更小的CNN模型需要进行更少的通信，提高训练效率。