论文地址:SqueezeNet 论文翻译:木凌 时间:2016年11月。 文章连接:http://blog.csdn.net/u014540717 1 引言和动机 最近对深卷积神经网络(CNN)的研究集中在提高计算机视觉数据集的准确性。 对于给定的精度水平,通常存在实现该精度水平的多个CNN架构。给定等效精度,具有较少参数的CNN架构具有几个优点: 1. 更高效的分...
和我们在表2的结果比较,一个经过参数压缩后的SqueezeNet在ImageNet-1k中准确率提高了1.2%,而未压缩的SqueezeNet准确率提高了4.3%。 我们在本文开头就提及,小模型更适合部署在FPGA。自从我们发布了SqueezeNet,Gschwend已经开发出了SqueezeNet的一个变种,并在FPGA上实现(Gschwend,2016)。正如我们所料,Gschwend能够将类似Sque...
论文笔记 SQUEEZENET: ALEXNET-LEVEL ACCURACY WITH 50X FEWER PARAMETERS AND <0.5MB MODEL SIZE,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
(2) 较小的 CNN 需要更少的带宽来将新模型从云端导出到自动驾驶汽车。(3)较小的cnn更容易部署在fpga和其他内存有限的硬件上。为了提供所有这些优势,我们提出了一种称为 SqueezeNet 的小型 CNN 架构。SqueezeNet 在 ImageNet 上实现了 AlexNet 级别的准确度,参数减少了 50 倍。 squeezenet的fire module结构如下: ...
论文的余下部分结构如下。在第2部分中, 回顾相关的工作。然后, 在3和4节中, 介绍评估 SqueezeNet 体系结构。之后, 将注意力转向了解 CNN 对架构设计的选择如何影响模型的大小和准确性。通过探索 SqueezeNet 体系结构的设计空间来获得这种理解。在5节中, 设计了CNN 微体系结构的空间探索, 将其定义为各个层和模块...
SqueezeNet的侧重的应用方向是嵌入式环境,目前嵌入式环境主要问题是实时性。SqueezeNet的通过更深的深度置换更少的参数数量虽然能减少网络的参数,但是其丧失了网络的并行能力,测试时间反而会更长,这与目前的主要挑战是背道而驰的; 论文的题目非常标题党,虽然纸面上是减少了50倍的参数,但是问题的主要症结在于AlexNet本身...
基于SqueezeNet的视觉SLAM快速闭环检测研究一、引言随着深度学习和计算机视觉技术的飞速发展,同时定位与地图构建(SLAM)技术已成为机器人领域的研究热点。视觉SLAM以其高精度、低成本和易于实现等优势,在各种应用场景中得到了广泛的应用。然而,在复杂环境中,如何实现快速且准确的闭环检测是视觉SLAM面临的重要挑战。本文提出了...
SqueezeNet: 提出小型CNN架构，AlexNet级别精度，50倍较少参数，小于0.5MB模型大小。论文于2016年发表。摘要强调了更小CNN架构的优势：三优点包括提高精度、减少参数、模型体积缩小。提出了SqueezeNet，达到AlexNet精度，参数减少50倍，模型压缩到小于0.5MB。简介和动机部分讨论了CNN研究的焦点和小型架构的优点...
SqueezeNet采用了三种压缩策略，由多个Fire模块组成，结合卷积层、降采样层、全连接层等。每个Fire模块包括Squeeze部分和Expand部分，前者通过连续的[公式]卷积实现，后者则由连续的[公式]卷积和[公式]卷积组成。在Fire模块中，[公式]卷积通道数为[公式]，而[公式]卷积和[公式]卷积通道数分别为[公式]和[...
论文地址:https://arxiv.org/abs/1602.07360 项目地址:https://github.com/forresti/SqueezeNet 2016年发表 摘要 深层卷积神经网络 (CNNs) 最近的研究主要集中在提高精度。对于给定的精度级别, 通常可以确定多个 CNN 体系结构, 以达到该精度级别。同样的精度, 更小的CNN架构至少具有以下三优点: ...