MixNet

MixNet: Mixed Depthwise Convolutional Kernels

github.com/tensorflow/tpu/tree/master/models/official/mnasnet/mixnetPytorch版本：https://github.com/romulus0914/MixNet-PytorchabstractMixNet
sliderSun·2023-09-17 08:02

轻量级网络：MixNet

Index摘要动机方法MDConvMDConv设计MDConvonMobileNets消融实验MixNet结论论文：https://arxiv.org/abs/1907.09595代码：https://
傅里叶不积分1·2023-09-17 07:30

20211001:Trick篇-MixConv

MixedDepthwiseConvolutionalKernels论文：https://arxiv.org/abs/1907.09595代码：https://github.com/linksense/MixNet-PyTorch
微风❤水墨·2023-09-17 07:59

《MixConv--混合的深度卷积核》论文阅读笔记

MixNet 这篇文章来自谷歌大脑，是最近（19年7月）刚挂出来的，然后应该是发表在了BMVC2019上。原文可见MixConv:MixedDepthwiseConvolutionalKernels。
JR_Chan·2023-09-17 07:55

【第38篇】MixConv：混合深度卷积核

文章目录摘要1简介2相关工作3MixConv3.2MixConv设计选择3.3MobileNets上的MixConv性能3.4消融研究4MixNet4.1架构搜索4.2ImageNet上的MixNet性能
静静AI学堂·2023-09-17 07:24

fp32和int8模型的区别_从TensorRT看INT8量化原理

1LowPrecisionInference现有的深度学习框架比如：TensorFlow，pytorch，Caffe，MixNet等，在训练一个深度神经网络时，往往都会使用float32(FullPrecise
weixin_40003451·2023-02-23 16:36

TResNet学习笔记 --- TResNet: High Performance GPU-Dedicated Architecture

论文：https://arxiv.org/abs/2003.13630阿里达摩院上个月推出的推出的高性能GPU专用模型，比以前的ConvNets具有更高的准确性和效率，性能优于EfficientNet、MixNet
梦坠凡尘·2022-11-24 14:36

『paddle』paddleclas 学习笔记：分类预训练模型选择

系列DPN与DenseNet系列HRNet系列Inception系列EfficientNet与ResNeXt101_wsl系列ResNeSt与RegNet系列ViT_and_DeiT系列RepVGG系列MixNet
libo-coder·2022-10-31 03:57

华为GhostNet

Mixnet是在Mobilenet基础上，关注了
just-solo·2022-09-15 14:27

轻量级神经网络总结（1）- SqueezeNet - Xception- MobileNet v1/v2 - ShuffleNet V1/V2 - MixNet

现阶段神经网络在GPU上运行速度已经可以达到实时性要求，但是移植到手机端或者在CPU上运行还存在运行速度的问题。网络优化加速主要包含：1.设计轻量级的网络；2.网络模型压缩剪枝；3.其他的一些量化加速。这里主要是记录轻量级的神经网络（与模型压缩有着本质性的区别）：1.SqueezeNet：发表于ICLR-2017，它在ImageNet上实现了和AlexNet相同的正确率，但是只使用了1/50的参数
chenzy_hust·2022-03-01 07:08

轻量级网络之MixNet

轻量级网络之MixNet前言卷积核尺寸MixConv消融实验MixNet网络结构性能总结欢迎交流，禁止转载！！
球场书生·2021-05-15 19:57

【知识星球】卷积核和感受野可动态分配的分组卷积

作者&编辑|言有三1MixNet有三AI知识星球-网络结构1000变MixNet基于Depthwise的分组卷积是一个非常有效的模型设计，不过它们通常是用同样大小的卷积核，MixNet则使用了可学习的多尺度卷积核提升其性能
言有三·2020-07-04 00:11

MixConv: Mixed Depthwise Convolutional Kernels

1907.09595文章目录MixConv:MixedDepthwiseConvolutionalKernels摘要介绍相关工作MixConvMixConv特征映射图MixConv在MobileNets上的表现MixNet
烂桃先生·2020-06-29 05:17

[网络模型]MixNet——MixConv: Mixed Depthwise Convolutional Kernels

MixConv:MixedDepthwiseConvolutionalKernels  论文地址：MixConv:MixedDepthwiseConvolutionalKernels  这篇论文由GoogleBrain发表，主要讨论了深度可分离卷积中被忽略的一个问题：卷积核的尺寸大小。在这篇文章中，作者系统性的分析了不同卷积核大小的影响，并且观察到有效的结合不同尺寸的卷积核可以同时提升模型的准确性
Alyosha507·2020-06-29 00:47

[论文]MixNet——MixConv: Mixed Depthwise Convolutional Kernels

arXiv地址：https://arxiv.org/abs/1907.09595abstract深度卷积在现代高效卷积神经网络中越来越受欢迎，但其核大小却常常被忽略。在本文中，我们系统地研究了不同核大小的影响，并观察到将不同尺寸核的优点结合起来可以获得更好的精度和效率。在此基础上，我们提出了一种新的混合深度卷积（MixConv），它很自然地将多个核大小混合在一个卷积中。我们的MixConv作为对普
行*云·2020-06-25 08:21

《MixConv--混合的深度卷积核》论文阅读笔记

MixNet 这篇文章来自谷歌大脑，是最近（19年7月）刚挂出来的，然后应该是发表在了BMVC2019上。原文可见MixConv:MixedDepthwiseConvolutionalKernels。
JR_Chan·2019-09-11 17:15

MixNet学习笔记

最近，谷歌使用了AutoML，推出了一种新网络：MixNet，其论文为《MixNet:MixedDepthwiseConvolutionalKernels》。
啊顺·2019-09-09 21:00

[Paper Note] MixNet: Mixed Depthwise Convolutional Kernals

abstractMixNet这篇文章系统研究了不同尺寸的卷积核对于最终结果的影响，提出了一个混合深度卷积(MDConv)，在一个卷积中混合了多个卷积核尺寸。然后把MDConv集成到AutoML的搜索空间，构建了MixNets。不同卷积核尺寸对模型的影响如下：MDConvarchitecture因为不同大小的卷积核捕捉的模式不同，特征不同，所以把通道分成多组，每组通道使用不同尺寸的卷积核(这些都是在
Jemary_·2019-07-28 16:02

解读MixNet: Mixed Depthwise Convolutional Kernels

最近刚出的paper，来自于谷歌大脑：https://arxiv.org/pdf/1907.09595.pdf动机：为了探索到底多大的kernelsize能够实现高的准确率？通过做了一个以深度可分离卷积在MobeilNet上为基准的实验不同的网络最好结果对应着不同的kernelsize.。largekernelsizecancapturemoredetailinformation,butcost,
dxz_tust·2019-07-27 22:57

windows下安装CPU版mxnet

MXnet（mixnet）类似Caffe，Tensorflow，是一个深度学习框架，优点是很省显存，，而且windows下也能用~~Mxnet是DMLC的子项目：http://dmlc.ml/Mxnet
cherishLC·2016-05-23 23:00

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阅读更多MXnet（mixnet）类似Caffe，Tensorflow，是一个深度学习框架，优点是很省显存，，而且windows下也能用~~Mxnet是DMLC的子项目：http://dmlc.ml/Mxnet
cherishLC·2016-05-23 23:00

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cherishLC·2016-05-23 23:00
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