木槿qwer
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（C1-1）MobileNet、ShuffleNet、GhostNet

轻量化模型架构

1、MobileNet

MobileNet(V1,V2,V3)网络结构详解与模型的搭建
可分离卷积及深度可分离卷积详解

V1

创新点：引入深度可分离卷积
存在的问题：Depthwise Convolution存在潜在问题，训练后部分信息丢失，导致部分kernel的权值为0。

在这里插入图片描述

V2

创新点：1、Inverted Residuals 倒残差结构；2、Linear Bottlenecks；

Q1：MobileNetv2这样设计的思路？
Q2：为什么叫倒残差结构？
看完下面的博文就有答案：详解MobileNetV2 ⭐
尝试引入 Residuals 模块并针对 ReLU 激活函数进行研究，动机相当明确，故事也很清晰。

（C1-1）MobileNet、ShuffleNet、GhostNet_第1张图片

（C1-1）MobileNet、ShuffleNet、GhostNet_第2张图片

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（C1-1）MobileNet、ShuffleNet、GhostNet_第6张图片

在这里插入图片描述

MobileNet V2 论文初读 相对一般
轻量化网络：MobileNet-V2 参数解释很棒，根据下表可以直接写出对应的网络结构

（C1-1）MobileNet、ShuffleNet、GhostNet_第7张图片

（C1-1）MobileNet、ShuffleNet、GhostNet_第8张图片

代码实现

拆解出来的代码结构

深度学习之图像分类（十一）–MobileNetV2 网络结构

直接从已有包中导入

from torchvision.models import mobilenet_v2

完整可训练测试网络

实现pytorch实现MobileNet-v2（CNN经典网络模型详解）

2、ShuffleNet

3、GhostNet

CVPR 2020：华为GhostNet，超越谷歌MobileNet，已开源 官方解释
GhostNet论文解析：Ghost Module
经典回顾：GhostNet 非常精炼的多方资料总结的博文

创新点：通过普通卷积产生一组特征图，然后通过简单的线性变换产生更多的特征图。
好处：不改变输入输出特征图的前提下，大幅减少模型的参数量和计算量。

（C1-1）MobileNet、ShuffleNet、GhostNet_第9张图片

（C1-1）MobileNet、ShuffleNet、GhostNet_第10张图片

核心代码理解

构建自己的GhostNet网络(PyTorch) ⭐代码结构讲解到位

GhostNet详解及代码实现 完整非官方代码，可读性更好
GhostNet官方代码

1、_make_divisible函数能够保证输出通道的数目能够被4整除

2、GhostBottleneck模块构成

（C1-1）MobileNet、ShuffleNet、GhostNet_第11张图片

附录

可参考代码资料

检索发现的github多模型项目，记录以供参考

（C1-1）MobileNet、ShuffleNet、GhostNet_第12张图片

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    跳过测试阶段： mvn package -DskipTests 临时性跳过测试代码的编译： mvn package -Dmaven.test.skip=true   maven.test.skip同时控制maven-compiler-plugin和maven-surefire-plugin两个插件的行为，即跳过编译，又跳过测试。   指定测试类 mvn test
  • 非mapreduce生成Hfile，然后导入hbase当中 Stark_Summer maphbasereduceHfilepath实例
    最近一个群友的boss让研究hbase，让hbase的入库速度达到5w+/s，这可愁死了，4台个人电脑组成的集群，多线程入库调了好久，速度也才1w左右，都没有达到理想的那种速度，然后就想到了这种方式，但是网上多是用mapreduce来实现入库，而现在的需求是实时入库，不生成文件了，所以就只能自己用代码实现了，但是网上查了很多资料都没有查到，最后在一个网友的指引下，看了源码，最后找到了生成Hfile
  • jsp web tomcat 编码问题 王新春 tomcatjsppageEncode
    今天配置jsp项目在tomcat上，windows上正常，而linux上显示乱码，最后定位原因为tomcat 的server.xml 文件的配置，添加 URIEncoding 属性： <Connector port="8080" protocol="HTTP/1.1" connectionTi
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