MobileNets: 第3页

MobileNets: Efﬁcient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applications

本文提出了MobileNets的模型，有助于减少inference的时间，使得其可以在移动端开展运行。

holmosaint·2020-08-22 01:00

【论文阅读】MobileNets:Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applications

论文简介：《MobileNets:EfficientConvolutionalNeuralNetworksforMobileVisionApplications》中的MobileNets是Google针对手机等计算资源有限的嵌入式设备提出的轻量级的深层神经网络结构

MoFMan·2020-08-22 00:56

MobileNets: Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applications 阅读笔记

MobileNets:EfficientConvolutionalNeuralNetworksforMobileVisionApplications阅读笔记最近在学习研究各种网络压缩与优化方法，今天阅读了文章

倒霉茄子·2020-08-22 00:14

论文阅读笔记：MobileNets: Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applications

论文阅读笔记：MobileNets:EfficientConvolutionalNeuralNetworksforMobileVisionApplications论文下载地址：MobileNets:EfficientConvolutionalNeuralNetworksforMobileVisionApplicationsTensorFlow

ProYH·2020-08-22 00:40

【论文翻译】MobileNets: Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applications

【论文翻译】MobileNets:EfficientConvolutionalNeuralNetworksforMobileVisionApplications不放过每一个学习的机会，关注微信公众号：AI

学海无涯子·2020-08-22 00:40

MobileNets: Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applications

论文下载链接：https://arxiv.org/pdf/1704.04861.pdf看题目：EfﬁcientConvolutionalNeuralNetworksforMobileVisionApplications。首先，efficient，有效率的，难道普通的卷积没有效率吗？难道除了一个个在图片上滑动，还有其他方法提取特征？再看，moblievision，这是为手机视觉设计的。再看intro

mengmengmiao·2020-08-22 00:58

论文阅读——MobileNets: Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applications

目录前言Abstract1、Introduction2、PriorWork3、MobileNetArchitecture3.1、深度可分离卷积3.2、网络结构和训练3.3、宽度乘子：更窄的模型3.4、分辨率乘子：减少表达4、Experiments4.1、模型选择4.2减小模型中的超参数4.3、细纹理识别4.4、大范围地理定位4.5、面部特征4.6、目标检测4.7、人脸识别5、Conclusion前

雨•人·2020-08-22 00:39

MobileNet(翻译)

MobileNets:EfficientConvolutionalNeuralNetworksforMobileVisionApplications论文链接文章目录摘要1.介绍2.先前工作3.MobileNet

安静到无声·2020-08-17 23:19

MobileNet学习记录-概念篇

MobileNets主要是从最初引入的深度可分离卷积构建的，并随后用于Inception模型减少前几层的计算，并从此引入了因式化卷积以及拓扑连接的使用[1]，使扁平网络通过完全分解的卷积构建网络减少参数和计算量

resumebb·2020-08-17 14:05

第二次作业：卷积神经网络 part 2

【第一部分】问题总结【第二部分】代码练习《MobileNets:EfficientConvolutionalNeuralNetworksforMobileVisionApplications》·MobileNets

木子w·2020-08-08 21:00

第二次作业：卷积神经网络 part 2

第二次作业：卷积神经网络part2MobileNetV1MobileNets模型基于深度可分解的卷积，它可以将标准卷积分解成一个深度卷积和一个点卷积(1×1卷积核)。

hannahmu·2020-08-08 20:00

第二次作业：卷积神经网络part 2

二、代码练习MobileNetV1MobileNets:EfficientConvolutionalNeuralNetworksforMobileVisionApplications,2017VGG，GoogleNet

杨凯YK·2020-08-08 20:00

第三周：卷积神经网络 part2

在第二部分代码练习中可以发现每次的测试结果都会不同，是否这种差异存在于所有CNN模型2.DSCMR中的J2损失函数的作用是什么【第二部分】代码练习1、MobileNetV1MobileNetV1网络：简要阅读谷歌2017年的论文《MobileNets

Recruited·2020-08-08 19:00

第三次作业卷积神经网络part02

MobileNets:EfficientConvolutionalNeuralNetworksforMobileVisionApplications论文阅读心得本文提出了一种称为MobileNets的模型

QQQQQQgq·2020-08-08 19:00

卷积神经网络 part2

●MobileNetV1网络：简要阅读谷歌2017年的论文《MobileNets:EfficientConvolutionalNeuralNetworksforMobileVisionApplications

TracyXu·2020-08-08 18:00

第二次作业：卷积神经网络 part 2

第二部分论文阅读心得《MobileNets:EfficientConvolutionalNeuralNetworksforMobileVisionApplications》《用于移动视觉应用程序的高效卷积神经网络

Dingding_lucky·2020-08-08 08:00

第二次作业：卷积神经网络 part 2

第二次作业：卷积神经网络part2代码练习1.1MobileNets:EfficientConvolutionalNeuralNetworksforMobileVisionApplications1.2MobileNetV2

沙夜·2020-08-07 12:00

第二次作业：卷积神经网络 part 2

一、MobileNets:EfficientConvolutionalNeuralNetworksforMobileVisionApplication论文阅读总结：传统卷积神经网络内存需求大、运算量大，

EdwardBY·2020-08-06 15:00

《MobileNets: Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applications》阅读笔记

引言自从AlexNet通过赢得ImageNet挑战推广了深度卷积神经网络以来，卷积神经网络在计算机视觉中变得无处不在。为了达到更高的精度，总的趋势是制造更深层和更复杂的网络。然而，在某些真实的应用场景如移动或者嵌入式设备，如此大而复杂的模型是难以被应用的。本文描述了一种高效的网络体系结构和一组两个超参数，以建立非常小、低延迟的模型，这些模型可以很容易地满足移动和嵌入式视觉应用的设计要求。Depth

小小凤~·2020-08-06 00:00

《MobileNets: EfﬁcientConvolutionalNeuralNetworksforMobileVision Applications》论文阅读

《MobileNets:EfﬁcientConvolutionalNeuralNetworksforMobileVisionApplications》论文阅读一、引言本篇论文提出了一种称为MobileNets

陳半仙·2020-08-05 11:00

卷积神经网络 part1

【任务三】展望学习结合论文自学谷歌提出的InceptionV1至V4，以及MobileNets，整理一个学习心得。【任务四】实战练习AI研习社新上了一个比赛“工业表面纹理缺陷检测”，奖金3000元。

TracyXu·2020-08-01 18:00

卷积神经网络 part1

【任务三】展望学习结合论文自学谷歌提出的InceptionV1至V4，以及MobileNets，整理一个学习心得。【任务四】实战练习AI研习社新上了一个比赛“工业表面纹理缺陷检测”，奖金3000元。

McGradyXYZ·2020-08-01 18:00

Inception&MobileNets

Inceptionv1paper：《Goingdeeperwithconvolutions》 GoogLeNet夺得2014年ImageNet冠军，其最大的特点就是使用了Inception模块。Inceptionv1初始结构如下：由于图像中需要识别的物体大小差异、位置差异很大，很难确定合适的卷积核大小。Inceptionv1采用多种不同大小的卷积核并行处理，包括\(1\times1\),\(

Arsene_W·2020-07-31 23:00

【论文阅读笔记】Quantization and Training of Neural Networks for Efficient Integer-Arithmetic-Only Inference

该文在MobileNets等已经压缩过的网络进行量化，测试数据集为ImageNet分类数据集。

时光机ﾟ·2020-07-30 20:09

Google:Inception&MobileNets

Google:Inception&MobileNetsResNet网络学习；整理Google的InceptionV1到V4模块，参考文章：大话CNN经典模型；阅读《MobileNets:EfficientConvolutionalNeuralNetworksforMobileVisionApplications

hyzs1220·2020-07-30 00:00

MobileNets: Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applications

WepresentaclassofefficientmodelscalledMobileNetsformobileandembeddedvisionapplications.我们为移动和嵌入式视觉应用提出了一种名为MobileNets

dsjdjsa·2020-07-28 05:23

caffe实现深度可分离卷积depthwise convolution

深度可分离卷积是MobileNets、Xception等深度学习网络的基石，将它实现了，那些使用了它的深度学习网络也就可以轻易实现。

zhongqianli·2020-07-15 12:04

MobileNets: Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applications个人理解

MobileNets:EfficientConvolutionalNeuralNetworksforMobileVisionApplications个人理解方法提出的动机及背景MobileNet主要从深度可分离卷积这一点着手来减少计算量

yuzhijiedingzhe·2020-07-13 23:32

论文解读 | MobileNets Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Application

转载：https://blog.csdn.net/u013082989/article/details/779701961、概述Google在2017年提出的适用于手机端的神经网络模型主要使用了深度可分离卷积DepthwiseSeparableConvolution将卷积核进行分解计算来减少计算量引入了两个超参数减少参数量和计算量宽度乘数（WidthMultiplier）:[减少输入和输出的cha

ChengLaun·2020-07-13 19:21

论文记录_MobileNets Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Application

本文个人博客地址：点击查看Tensorflow中的实现：点击查看Caffe中的实现：点击查看1、概述Google在2017年提出的适用于手机端的神经网络模型主要使用了深度可分离卷积DepthwiseSeparableConvolution将卷积核进行分解计算来减少计算量引入了两个超参数减少参数量和计算量宽度乘数（WidthMultiplier）:[减少输入和输出的channels]分辨率乘数（Re

莫失莫忘Lawlite·2020-07-13 15:59

[论文阅读]MobileNets: Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applications

论文阅读笔记参考：MobileNets论文笔记.代码实现：1.google在tensorflow中放出了预训练的模型，根据宽度系数[1,0.75,0.5,0.25]与分辨率大小[224,192,160,128

oneTaken·2020-07-13 15:18

【轻量级网络系列一】MobileNets: Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applications论文总结

前言MobileNet是谷歌设计用来给手机以及嵌入式设备上的视觉应用的一种网络，在此之前大家设计的小网络通常只考虑了网络的size够不够小，并没有考虑网络的速度。而MobileNet正是保留了大网络的精度以及具有较小的size和较快的speed的一种网络。MobileNet主要是构建在depthwiseseparableconvolution模块上，此模块首次出现是在Ieceptionmodel中

slamdunkofkd·2020-07-13 13:42

MobileNets（v1）: Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applications（2017）论文综述

为什么要做这个研究（理论走向和目前缺陷）?大模型计算量太大，参数量太大，不适合在移动设备上使用，于是想着既减少模型参数量，又减小计算量。他们怎么做这个研究（方法，尤其是与之前不同之处）?提出一种新的卷积：深度可分离卷积。为了更方便压缩模型，提出两个超参数：宽度乘法器和分辨率惩罚器，其中宽度乘法器是为减小整个模型所有层的输入输出通道数之用，分辨率乘法器是为缩小输入图片分辨率之用。发现了什么（总结结果

蓝田生玉123·2020-07-13 12:40

论文阅读——MobileNets:Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applications

本周打算了解一下轻量级网络。先从回顾2017年的MobileNetv1开始。摘要MobileNetv1：2017年由Google提出的适用于移动端或嵌入式设备的轻量级网络，首次提出深度可分离卷积（depthwiseseperableconvolution). SectionIIntroduction自从AlexNet在2012年ILSVRC比赛中拔得头筹，近年来网络不断朝着更深、更复杂的架构发展，

黄小米吖·2020-07-13 11:02

模型压缩论文解读1：（MobileNets解读）Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile ...

一、番外说明大家好，我是小P，今天给大家带来深度模型压缩经典文献MobileNets的解读，关于轻量化模型的介绍，资料齐全。

phinoo·2020-07-13 09:58

网络小型化MobileNets: Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applications

这篇文章的主要贡献在：DepthwiseSeparableConvolution来降低计算量。一个标准的卷积层输入输出分别是：输入特征图F尺寸假定为F×F×M,输出特征图G尺寸假定为G×G×N，卷积层可以参数化为K×K×N×N卷积核，其实标准卷积一次性做了两件事：普通的卷积和特征数量的变化。Depthwiseseparableconvolution主要是将这两件事分开做。分为depthwiseco

lanyuxuan100·2020-07-13 06:20

MobileNets: Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applications论文笔记

Abstract作者针对手机和嵌入式视觉应用设备提出了一类叫做MobileNets的非常有效的模型。

hrsstudy·2020-07-13 05:20

MobileNets: Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applications_论文笔记

visioner～·2020-07-13 05:21

从Inception v1,v2,v3,v4,RexNeXt到Xception再到MobileNets,ShuffleNet,MobileNetV2,ShuffleNetV2

v1:GoingdeeperwithconvolutionsInceptionv1的网络，主要提出了Inceptionmodule结构（1*1，3*3，5*5的conv和3*3的pooling组合在一起），最大的亮点就是从NIN（NetworkinNetwork）中引入了1*1conv，结构如下图所示，代表作GoogleNet假设previouslayer的大小为28*28*192，则，a的wei

TensorFlow群469331966·2020-07-13 03:12

MobileNets: Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applications

AndrewG.HowardMenglongZhuBoChenDmitryKalenichenkoWeijunWangTobiasWeyandMarcoAndreettoHartwigAdamGoogleInc.{howarda,menglong,bochen,dkalenichenko,weijunw,weyand,anm,hadam}@google.comAbstract我们提出了一类有效的移

TJMtaotao·2020-07-13 01:36

手机CNN网络模型--MobileNets: Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applications

MobileNets:EfficientConvolutionalNeuralNetworksforMobileVisionApplicationshttps://arxiv.org/abs/1704.04861https

O天涯海阁O·2020-07-12 23:54

【模型解读】说说移动端基准模型MobileNets

这是深度学习模型解读第4篇，本篇我们将介绍MobileNets。作者&编辑|言有三01概述Google开发的MobileNets【1】是用于嵌入式平台计算机视觉应用的基准模型。

有三AI·2020-07-09 23:24

caffe模型转ncnn模型

mobileNet是谷歌在2017年4月份发表的论文MobileNets:EfficientConvolutionalNeuralNetworksforMobileVisionApplications中提出的网络

soralaro·2020-07-08 06:52

Quantization and Training of Neural Networks for Efﬁcient Integer-Arithmetic-Only Inference

这篇文章的方法提升了accuracy和on-devicelatency之间的tradeoff，并且可以在MobileNets上使用。

holmosaint·2020-07-07 09:06

[MobileNet]:Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applications

论文地址：https://arxiv.org/abs/1704.04861(Submittedon17Apr2017)MobileNets:EfficientConvolutionalNeuralNetworksforMobileVisionApplicationscaffe

amsikq886040·2020-07-04 10:10

轻量级神经网络：MobileNetV1到MobileNetV3

MobileNets:EfficientConvolutionalNeuralNetworksforMobileVisionApplicationsMobileNetV1（2017）：https://arxiv.org

人工智障之深度瞎学·2020-06-29 13:56

MixConv: Mixed Depthwise Convolutional Kernels

arxiv.org/pdf/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

烂桃先生·2020-06-29 05:17

MobileNets V1神经网络简介与代码实战

1.介绍Mobilenets是Google针对手机的智能型嵌入式设备提出的一种轻量级深度卷积神经网络，该网络的核心为深度可分离卷积（depthwiseseparableconvolutions），更加详细的介绍可以参见

时光碎了天·2020-06-27 06:04

轻量级网络--MobileNet论文解读

MobileNetV1MobileNets:EfficientConvolutionalNeuralNetworksforMobileVisionApplications原文地址：MobileNetV1

DFann·2020-06-27 02:31

MobileNet-v1算法详解

mobileNets主要将传统的卷积结构改造成两层卷积结构

@浪里小白龙·2020-06-26 15:43

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