这么大的磁盘占用量(权重文件越大代表模型需要的算力越高)基本上不能在移动设备和嵌入式设备商使用,因此亟需一种轻量型模型,扩大CNN的使用范围。 MobileNet网络是由Google团队在2017年提出的,专注于移动端和嵌入式设备中的轻量型CNN网络。相比传统CNN网络而言,MobileNets网络在准确率小幅度降低的前提下大大减少了模型...
inceptionV3的网络结构也没太大变化,其模型大小96M左右。主要改进如下 使用非对称卷积。用1x3+3x1的卷积来代替一个3x3的卷积,降低了参数的同时,提高了卷积的多样性 分支中出现了分支。如下图 5.4 inceptionV4 inceptionV4主要是借鉴了resNet残差网络的思想,可以看做是inceptionV3和resNet的结合。inceptionV4模型大小16...
CONV是卷积(Convolution)的缩写,7×7指卷积核大小,64指卷积核的数量(即该卷积层输出的通道数),/2指卷积核的步长为2。 2.BN BN是Batch Normalization的缩写,即常说的BN层。 3.RELU RELU指ReLU激活函数。 该stage中第2层为MAXPOOL,即最大池化层,其kernel大小为3×3、...
11.调整模型结构 在步骤10的基础上再删除一个resnet_block (测试精确度93.9%) 总结 对训练模型精确度提示较大的有以下4点: 数据增强 模型结构的适当调整 batch_size大小的调整 学习率根据特定值调整 resnet网络主要针对ImageNet数据集,图像尺寸为224x224,通过多次stride=2缩小尺寸,还能较好保留图片信息 但是这里使...
优化resnet模型参数量 resnet50模型大小,需要ImageNet-1k数据集的来这篇博文:但是要准备好240GB大小的磁盘空间哈,因为数据集压缩包是120GB多一些。本文是关于ResNet-50在ImageNet上的实验研究,目前的话,实验数据集分别是ImageNet-240和ImageNet-1k,其中前者是后者的一
ResNet 18 ,使用的是 BasicBlock。layer1,特点是没有进行降采样,卷积层的 stride = 1,不会降采样。因此图片大小没有变化,通道数也都是64没有变化。**在进行 shortcut 连接时,也没有经过 downsample 层。(因为此时的X跟经过layer1后的图片大小和维度都是一样的,所以不需要进行downsample层) ...
模型下载 onnx模型是有个一个model zoo的,其中resnet18的下载地址为:链接 启动容器 docker 容器里面包含了转换模型的依赖项, 只要bash里运行以下命令即可。 docker run --gpus all -it --rm \ -e DISPLAY=$DISPLAY \ -v /tmp/.X11-unix:/tmp/.X11-unix \ ...
1、ResNet-18在UCF-101,HMDB-51,ActivityNet数据集上过拟合,Kinetics数据集未过拟合; 2、Kinetics数据集有充分的数据训练深的3D卷积网络; 3、网络加载在Kinetics数据集预训练的权重,在其他数据集(UCF-101/HMDB-51)上也可以得到不错的效果。 本次复现的目标是不使用预训练权重,在UCF-101数据集准确率达到42.4%,...
3.1ResNet结构分析 3.2网络结构搭建与代码实现 3.3中间过程特征提取 总结 前言 在对CNN有了一定的了解后,尝试搭建ResNet18网络来处理CIFAR-10数据集,通过这此的模型搭建,来熟悉层数较少的ResNet的代码实现,以及测试ResNet网络在处理CIFAR-10数据集上的性能,但是由于ResNet网络结构比较复杂,并且设备的原因算力不行,可...