SqueezeNet

深度解读SqueezeNet网络结构

id=1589005428414488177&wfr=spider&for=pcSqueezeNet由伯克利&斯坦福的研究人员合作发表于ICLR-2017，论文标题:《SqueezeNet：AlexNet-levelaccuracywith50xfewerparametersand
东城青年·2019-09-18 19:17

【网络优化】超轻量级网络SqueezeNet算法详解

“SqueezeNet:AlexNet-levelaccuracywith50xfewerparametersandsparse->dense)。A.Kri
edward_zcl·2019-09-15 18:28

几种网络理解——Squeezenet、Mobilenet、Shufflenet、IGCV、Densenet

原文链接：https://blog.csdn.net/derteanoo/article/details/81160521文章最后一句话很有道理，PaddlePaddle的设计充分考虑了这一点，充分利用显卡计算资源与显存，搭配灵活性与使用方便，是评价一个深度学习框架的重要指标。。本文链接：https://blog.csdn.net/derteanoo/article/details/8116052
edward_zcl·2019-09-15 17:47

AOE工程实践-NCNN组件

在AOE开源工程里，我们提供了NCNN组件，下面我们以SqueezeNet物体识别这个Sample为例，来讲一讲NCNN组件的设计和用法。
刘byebye·2019-09-10 00:00

《SqueezeNet--AlexNet级精度，参数减少50倍，模型大小小于0.5MB》论文笔记

SqueezeNet SqueezeNet是较早出现的轻量化网络之一，该文章2016年的时候就挂了出来，然后投了ICLR2017，不过被拒了。。。
JR_Chan·2019-09-05 18:24

pytorch调用预训练模型

16,VGG-19(withandwithoutbatchnormalization)ResNet:ResNet-18,ResNet-34,ResNet-50,ResNet-101,ResNet-152SqueezeNet
init_bin·2019-08-20 22:03

pytorch 加载(.pth)格式的模型实例

有一些非常流行的网络如resnet、squeezenet、densenet等在pytorch里面都有，包括网络结构和训练好的模型。
z智慧·2019-08-20 11:20

一文看懂SqueezeNet

原文链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/31558773引言SqueezeNet是Han等提出的一种轻量且高效的CNN模型，它参数比AlexNet少50x，但模型性能（accuracy
J-A·2019-08-09 11:09

纵览轻量化卷积神经网络：SqueezeNet、MobileNet、ShuffleNet、Xception

原文链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/32746221https://zhuanlan.zhihu.com/p/32746221https://zhuanlan.zhihu.com/p/35405071一、简介虽然网络性能得到了提高，但随之而来的就是效率问题。效率问题主要是模型的存储问题和模型进行预测的速度问题（以下简称速度问题）第一，存储问题。数百层网络有着大量的权
pursuit_zhangyu·2019-08-04 10:14

CVint

编程,视觉最新的发展,提问技术面试:机器视觉（机器学习、深度学习）1-传统视觉2-深度学习网络模型模型改进AlexNet,VGG,GoogleNet,ResNet,ResNeXt,R-CNN,YOLO,SqueezeNet
十里江城·2019-07-29 15:19

SqueezeNet学习笔记

论文地址：SqueezeNet:AlexNet-levelaccuracywith50xfewerparametersand<0.5MBmodelsizePytorch代码地址：https://github.com
三分明月落·2019-07-16 15:44

CNN经典分类网络发展历程GoogLeNet、SqueezeNet、ResNet、ResNeXt、DenseNet

本篇博文主要介绍GoogLeNet、SqueezeNet、ResNet、ResNeXt、DenseNet。
GL3_24·2019-07-06 19:34

轻量级网络设计-SqueezeNet

轻量级网络设计-SqueezeNetICLR2017-SqueezeNetSqueezeNet设计策略FireModule模块SqueezeNet结构主要实验设置与结果实验参数设置实验细节实验结果总结ICLR2017
Xie先生·2019-06-29 17:26

AlexNet，ResNet34，SqueezeNet模型的实现

文章目录概要__init__.pybasic_module.py具体模型定义alexnet.pyresnet34.pysqueezenet.pyReferences概要如果对这几种基础模型不太了解，请先参考博客。首先来看程序文件的组织结构：├──checkpoints/├──data/│├──__init__.py│├──dataset.py│└──get_data.sh├──models/│├─
aift·2019-06-16 10:49

图像分类丨浅析轻量级网络「SqueezeNet、MobileNet、ShuffleNet」

前言深度卷积网络除了准确度，计算复杂度也是考虑的重要指标。本文列出了近年主流的轻量级网络，简单地阐述了它们的思想。由于本人水平有限，对这部分的理解还不够深入，还需要继续学习和完善。最后我参考部分列出来的文章都写的非常棒，建议继续阅读。复杂度分析理论计算量（FLOPs）：浮点运算次数（FLoating-pointOperation）参数数量(params)：单位通常为M，用float32表示。对比s
vincent1997·2019-05-24 10:00

纵览轻量化卷积神经网络：SqueezeNet、MobileNet、ShuffleNet、Xception

本文就近年提出的四个轻量化模型进行学习和对比，四个模型分别是：SqueezeNet、MobileNet、ShuffleNet、Xception。
CVAIDL·2019-05-21 14:52

精简CNN模型系列之二：SqueezeNet

介绍SqueezeNet同这个系列要介绍的其它任一CNN模型一样不只关心模型分类精度，同样也重视其计算速度与模型体积大小。
CVAIDL·2019-05-21 14:05

SqueezeNet学习笔记

SqueezeNet学习笔记一、前言《SQUEEZENET:ALEXNET-LEVELACCURACYWITH50XFEWERPARAMETERSAND1来实现，下采样是卷积网络中必不可少的,而下采样通常在前面几层
SyGoing·2019-05-16 09:17

常用的轻量化网络结构：SqueezeNet、MobileNet、ShuffleNet、Xception

引言自2012年AlexNet以来，卷积神经网络（简称CNN）在图像分类、图像分割、目标检测等领域获得广泛应用。随着性能的要求越来越高，AlexNet已经无法满足大家的需求，于是乎各路大牛纷纷提出性能更优越的CNN网络，如VGG、GoogLeNet、ResNet、DenseNet等。由于神经网络的性质，为了获取更好的性能，网络的层数不断增加，从7层AlexNet到16层VGG，再从16层VGG到G
志小·2019-04-29 17:44

2.2 MobileNet V1思考

我的文章的SqueezeNet和ShuffleNet也是基于这个
深度学习模型优化·2019-04-26 10:06

CNN模型之SqueezeNet

作者：叶虎编辑：赵一帆01引言SqueezeNet是Han等提出的一种轻量且高效的CNN模型，它参数比AlexNet少50x，但模型性能（accuracy）与AlexNet接近。
浩瀚之水_csdn·2019-04-18 18:14

论文笔记- SQUEEZENET

论文题目：SQUEEZENET:ALEXNET-LEVELACCURACYWITH50XFEWERPARAMETERSAND<0.5MBMODELSIZE论文作者：ForrestN.Iandola1,SongHan2
BenjaminYoung29·2019-04-08 19:50

pytorch之models

importtorchvision.modelsasmodelsresnet18=models.resnet18()alexnet=models.alexnet()squeezenet=models.squeezenet1
do_best_·2019-04-02 10:14

SqueezeNet详细解读

提出了新的网络架构FireModule，通过减少参数来进行模型压缩使用其他方法对提出的SqeezeNet模型进行进一步压缩对参数空间进行了探索，主要研究了压缩比和3∗33∗3卷积比例的影响这篇文章是SQUEEZENET
liangjiubujiu·2019-03-26 10:56

SqueezeNet模型解读

SqueezeNet:AlexNet-Levelaccuracywith50XfewerparametersAnd<0.5MModelSize论文链接：http://arxiv.org/abs/1602.07360
月臻·2019-03-18 21:20

转神经网络压缩提升方法

Deep_Compression/性能提升方法本文github链接1.小模型mobilenet,更精细模型的设计，紧致网络设计mobilenetsqueezenetshufflenetMobileNet逐通道卷积+普通点卷积SqueezeNet1
liangjiubujiu·2019-03-17 12:53

【残差网络】pytorch官方实现的resnet

torchvision.models这个包中包含alexnet、densenet、inception、resnet、squeezenet、vgg等常用的网络结构，并且提供了预训练模型，可以通过简单调用来读取网络结构和预训练模型
idwtwt·2019-02-18 16:13

大大减少网络参数的squeezenet

为此网络压缩成为了神经网络研究的一个重点，一般神经网络的压缩方法有对网络的裁剪、网络的量化等，而从网络的设计上来进行考虑，从根本上减少网络的冗余，也是网络压缩的重要手段，本文所介绍的squeezenet
看_这是一群菜鸟·2019-02-16 22:56

opencv dnn模块 示例(1) 图像分类 classification

1、网络结构squeezenet_v1.1.prototxt官方标题为SqueezeNet:AlexNet-levelaccuracywith50xfewerparametersand#include#
CVer_holic·2019-01-30 13:00

SqueezeNext | 轻量级深层神经网络

SqueezeNext网络于2018粘月公开于arxiv，它号称是基于SqueezeNet进行改进的又一轻量级网络，但它之所以不叫SqueezeNetV2，个人认为究其原因还是因为SqueezeNext
yuanCruise·2019-01-21 23:26

SqueezeNet | 轻量级深层神经网络

SqueezeNet的作者来自Berkeley和Stanford，论文的题目毫无学术气息，且有一股浓烈的网络爆文感。
yuanCruise·2019-01-21 23:53

【Keras-SqueezeNet】CIFAR-10（下）

系列连载目录请查看博客《Paper》4.1小节【Keras】ClassificationinCIFAR-10系列连载上一篇：【Keras-SqueezeNet】CIFAR-10（上）学习借鉴github
bryant_meng·2019-01-21 10:34

【Keras-SqueezeNet】CIFAR-10（上）

系列连载学习借鉴github：BIGBALLON/cifar-10-cnn知乎专栏：写给妹子的深度学习教程SqueezeNetCaffe代码：https://github.com/DeepScale/SqueezeNet
bryant_meng·2019-01-18 11:06

轻量级网络ShuffleNet v1

ShuffleNetpaperShuffleNet是旷视科技提出的一种计算高效的CNN模型，其和MobileNet和SqueezeNet等一样主要是想应用在移动端。
有事没事扯扯淡·2019-01-10 14:47

轻量模型之SqueezeNet网络

论文地址：https://arxiv.org/abs/1602.07360模型地址：https://github.com/DeepScale/SqueezeNet核心思想：大量使用1x1卷机代替3x3卷积
Iriving_shu·2019-01-08 23:42

【深度学习】轻量级神经网络 SqueezeNet 讲解

而SqueezeNet就是一种精简化的轻量级的卷积神经网络结构。小型CNN
frank909·2018-12-13 21:04

无人驾驶汽车系统入门（二十八）——基于VoxelNet的激光雷达点云车辆检测及ROS实现

无人驾驶汽车系统入门（二十八）——基于VoxelNet的激光雷达点云车辆检测及ROS实现前文我们提到使用SqueezeSeg进行了三维点云的分割，由于采用的是SqueezeNet作为特征提取网络，该方法的处理速度相当迅速
AdamShan·2018-12-05 15:40

Caffe学习系列（九）：网络压缩与剪枝

Caffe学习系列（九）：网络压缩与剪枝Flag1.网络压缩github搜Deepcompression结果1.1SqueezeNet-Deep-Compressionhttps://github.com
la_fe_·2018-12-02 18:56

轻量级深度学习网络(七）:详解轻量级网络总结

本文简单介绍了四个轻量化网络模型，分别是SqueezeNet、MobileNet、ShuffleNet和Xception，前三个是真正意义上的轻量化网络，而Xception是为提升网络效率，在同等参数数量条件下获得更高的性能
chenyuping666·2018-11-29 14:32

SqueezeNet论文详解

更进一步，使用模型压缩技术，可以将SqueezeNet压缩到0.5MB，这是AlexNet的1/510。架构的提出动机（轻量化模型的好处）：1.提高分布式训练的效率：对于分布式数据并行训练，通信
DUT_jiawen·2018-11-27 00:36

SqueezeNext

Hardware-AwareNeuralNetworkDesignGithub：https://github.com/amirgholami/SqueezeNextBLOCK模块对比：如上图所示，第一个为ResNet的BLOCK模块第二个为SqueezeNet
watersink·2018-11-16 14:55

卷积神经网络之SqueezeNet(2017)

文章目录SqueezeNet(2017)架构AlexNetSqueezeNetFiremodule结构效果论文动机概述相关的工作模型压缩CNNMICROARCHITECTURECNNMACROARCHITECTURENEURALNETWORKDESIGNSPACEEXPLORATION
lart·2018-11-15 23:56

CNN推理优化系列之一：Filters pruning

介绍CNN模型简化以减少参数数量及增加计算效率可分为两种主要方法：一类是设计参数更少、所需计算更少的CNN结构像MobileNet/SqueezeNet/ShuffleNet等；另一类则是在常规CNN模型
manofmountain·2018-11-10 11:41

深度学习算法效果提升-网络结构

GoogLeNet）2.1.2Inceptionv22.1.3Inceptionv32.1.4Inceptionv42.1.4Inception_resnet_v12.1.5ResneXT2.2“端”上模型2.2.1squeezenet2.2.2mobilenet_v12.1.3shufflenet2.1.4
diligent_321·2018-11-03 21:01

纵览轻量化卷积神经网络SqueezeNet，MobileNet，ShuffleNet

1.SqueezeNet具体如下图所示：Firemodule输入的featuremap为H*W*M的，输出的featuremap为H*M*(e1+e3)，可以看到featuremap的分辨率是不变的，变的仅是维数
dl_007·2018-10-29 22:06

【转载】轻量化卷积神经网络：SqueezeNet、MobileNet、ShuffleNet、Xception

https://blog.csdn.net/u011995719/article/details/79100582一引言二轻量化模型2.1SqueezeNet2.2MobileNet2.3ShuffleNet2.4Xception
dopami·2018-10-26 18:05

SqueezeNet论文与源码阅读

论文下载地址：http：//arxiv.org/abs/1602.07360论文代码：https：//github.com/DeepScale/SqueezeNet前言SqueezeNet目标设计不是为了得到最佳的
zcc_TPJH·2018-10-26 15:46

SqueezeNet详细解读

https://blog.csdn.net/csdnldp/article/details/78648543
张博208·2018-10-18 11:39

轻量化网络：SqueezeNet模型网络结构

SqueezeNet是轻量化网络的代表结构之一，不太严格的说，在轻量化模型这个范畴中，Squeezenet是最早的一个，其针对ImageNet数据集分类任务的模型大小只有4.8M，这还包括了最后512*
chaibubble·2018-10-14 12:56

SqueezeNet论文笔记

SqueezeNetALEXNET-LEVELACCURACYWITH50XFEWERPARAMETERSAND<0.5MBMODELSIZE论文下载地址：http://arxiv.org/abs/1602.07360论文代码：https://github.com/DeepScale/SqueezeNetSqueezeNet是一个高密小网络。高密小网络的好处，使用更少的参数：1.更有效分布式训练。
donkey_1993·2018-10-12 14:45
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