squeezenet v1.0与v1.1网络对比SQUEEZENET网络实现了与AlexNet相同精度,但只用了1/50的参数量 ,且模型的参数量最少可以压缩到0.5M。主要是因为,其采用了如下的设计策略: 使用1*1的卷积代替3*3的卷积减少3*3…
return model def squeezenet1_0(pretrained: bool = False, progress: bool = True, **kwargs: Any) -> SqueezeNet: return _squeezenet("1_0", pretrained, progress, **kwargs) def squeezenet1_1(pretrained: bool = False, progress: bool = True, **kwargs: Any): return _squeezenet("1_1",...
SqueezeNet 的核心在于 Fire module，Fire module 由两层构成，分别是 squeeze 层+expand 层，如下图 1 所示，squeeze 层是一个 1*1 卷积核的卷积层，expand 层是 1*1 和 3*3 卷积核的卷积层，expand 层中，把 1*1 和 3*3 得到的 feature map 进行 concat。具体操作情况如下图所示：Fire module 输入...
Expand 层分别用 1*1 和 3*3 卷积,然后 concat,这个操作在 inception 系列里面也有。 SqueezeNet 的核心在于 Fire module,Fire module 由两层构成,分别是 squeeze 层+expand 层,如下图 1 所示,squeeze 层是一个 1*1 卷积核的卷积层,expand 层是 1*1 和 3*3 卷积核的卷积层,expand 层中,把 1*1 和...
在上述代码中,请确保"path/to/squeezenet_v1.1.param"是正确的文件路径。 检查文件是否存在且未损坏: 在尝试打开文件之前,可以使用文件系统命令(如ls或dir)来检查文件是否真的存在于预期的位置,并且文件没有损坏。例如: bash ls -l path/to/squeezenet_v1.1.param 如果文件不存在或显示损坏,你需要相应地移动文...
virtualenv is already the newest version (20.0.17-1).build-essential is already the newest version (12.8ubuntu1.1).libglib2.0-dev is already the newest version (2.64.6-1~ubuntu20.04.1).libavcodec-dev is already the newest version (7:4.2....
SqueezeNet改进的方向,三个主要的策略: 1.使用1*1的 轻量化网络:SqueezeNet accuracy with 50x fewer parameters and <0.5MB Squeezenet比alexnet参数少50倍,这个没问题,上图倒数第三行可见;但是, and < 0.5MB, 这个和squeezenet完全没关系啊!是用了别的技术获得的。很容易让人误以为squeezenet可以压缩...
其中,(1)和(2)可以显著减少参数数量,(3)可以在参数数量受限的情况下提高准确率。 3.2 THE FIRE MODULE Fire Module是SqueezeNet中的基础构建模块,如下定义 Fire Module : 1、squeeze convolution layer:只使用1∗11∗1 卷积 filter,即以上提到的策略(1) ...
Name Last commit message Last commit date Latest commit forresti pointer to SqueezeNext Jul 10, 2018 51147dc·Jul 10, 2018 History 26 Commits SqueezeNet_v1.0 SqueezeNet_v1.1 LICENSE README.md The Caffe-compatible files that you are probably looking for: ...
1.前言从上世纪90年代以 LeNet为开始代表的卷积神经网络,2012年又以AlexNet为起始点爆发,在深度学习领域中成为炙手可热的网络框架,特别是在机器视觉领域更是超群绝伦。此后的ZF-Net到VGG-Nets,GoogleNet再到Re…