shuffleNet

深度学习第五周 ShuffleNet & EfficientNet

1.ShuffleNetv1ShuffleNet是Face++的一篇关于降低深度网络计算量的论文，号称是可以在移动设备上运行的深度网络。首先来看一下，ShuffleNet的性能。
贝叶贝叶贝叶斯·2022-12-27 14:28

ShuffleNet=CNN+组卷积+channel shuffle+模型加速

文章目录ShuffleNetShuffleNetUnit网络结构实验结果ResNet网络图网络结构实验结果ResNeXt网络图网络结构实验结果ShuffleNetShuffleNet=CNN+组卷积+channelshuffle+模型加速ShuffleNetUnitShuffleNet和ResNet、ResNeXt相比。在相同的设置下，例如，给定输入的大小为c∗h∗wc*h*wc∗h∗w，通道数为
画尽天下，一世繁华·2022-12-27 14:21

轻量级学习网络--ShuffleNet v1：Group conv的改进与channel shuffle的提出

原文地址：《ShuffleNet:AnExtremelyEfficientConvolutionalNeuralNetworkforMobileDevices》ShuffleNet的设计目标是如何利用有限的计算资源来达到最好的模型精度
胖虎记录学习·2022-12-27 14:19

shufflenet中channel shuffle原理

分组卷积Groupconvolution是将输入层的不同特征图进行分组，然后采用不同的卷积核再对各个组进行卷积，这样会降低卷积的计算量。因为一般的卷积都是在所有的输入特征图上做卷积，可以说是全通道卷积，这是一种通道密集连接方式（channeldenseconnection），而groupconvolution相比则是一种通道稀疏连接方式具体过程可见我的另一个博客https://blog.csdn.
木禾DING·2022-12-27 14:17

shufflenet v1/v2的网络结构和实现代码总结(torch)

shufflenet网络模型由旷视科技提出，当前已经有两代，分别为v1和v2，从时间上来说shufflenetv1在mobilenetv1之后，shufflenetv2在mobilenetv2之后。
BIT_Legend·2022-12-27 14:42

Channel Shuffle类

ShuffleNet中引入了channelshuffle,用来进行不同分组的特征之间的信息流动,以提高性能。
蛊惑one·2022-12-27 14:10

(深度学习)比较新的网络模型

从Inceptionv1,v2,v3,v4,RexNeXt到Xception再到MobileNets,ShuffleNet,MobileNetV2(深度学习)比较新的网络模型：Inception-v3，
weixin_34335458·2022-12-24 06:45

《LEDNet：A Lightweight Encoder-Decoder Network For Real-Time Semantic Segmentation》论文笔记

具体的，采用ResNet网络作为主干网络，在每个残差块中使用channelsplit与shuffle减少计算量（shufflenet的思想）；在解码器中使用attentionpyramidwork（APN
m_buddy·2022-12-21 07:05

深度学习笔记（一）——循环神经网络&NLP

size=lables.size()),dtype=torch.float32)`#加上偏差的原因：计算所得的label值无法与真实数据完全相等c.random.shuffle对数据集进行打乱（想到了shuffleNet
Jeremy Cui·2022-12-20 09:42

【pytorch】学习系列文章

在resnet和ShuffleNet的shortcut，有的是用add，有的
weixin_40293999·2022-12-20 02:02

物体检测学习笔记

一些对各个领域都有促进作用的基础网络VGG,DenseNet,ResNet,NASNet,MobileNet,SqueezeNet,ShuffleNet物体检测注明的网络，FasterR-CNN,SSD
张铁通·2022-12-19 00:39

（C1-1）MobileNet、ShuffleNet、GhostNet

轻量化模型架构1、MobileNetMobileNet(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：DepthwiseConvolution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。V2创新点：1、InvertedResiduals倒残差结构；2、LinearBottlenecks；Q1：MobileNe
木槿qwer·2022-12-16 21:41

【论文阅读】PD2SE-Net:Computer-assisted plant disease diagnosis and severity estimation network

文章中网络的结构是用resnet残差网络作为基础，然后加入了shuffle单元（参考shufflenet），并在网络后面分了三个分支，做不同的功能，分别是叶片种类分类、叶片病害分类、叶片病害程度分类，准确率分别达到了
j_starry·2022-12-16 21:10

【神经网络】(13) ShuffleNetV2 代码复现，网络解析，附Tensorflow完整代码

MobileNet、ShuffleNet等轻量化网络就非常适合于一些计算能力受限的设备，牺牲少量准确率换取更快的运算速度。在
立Sir·2022-12-16 19:18

《MobileNetV2: Inverted Residuals and Linear Bottlenecks》

EfficientConvolutionalNeuralNetworksforMobileVisionApplications》_程大海的博客-CSDN博客《MobileNetV2:InvertedResidualsandLinearBottlenecks》_程大海的博客-CSDN博客《ShuffleNet
胖胖大海·2022-12-15 10:05

MobileNetV1《MobileNets: Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applications》

EfficientConvolutionalNeuralNetworksforMobileVisionApplications》_程大海的博客-CSDN博客《MobileNetV2:InvertedResidualsandLinearBottlenecks》_程大海的博客-CSDN博客《ShuffleNet
胖胖大海·2022-12-12 01:56

深度学习之轻量化网络

轻量化网络是当下及以后都是一个迫切的需求，不论是自动驾驶、机器人视觉、无人机、人脸识别还是目标检测、在面试中也是高频问题，其发展也有一定的历程，包括经典的SqueezeNet、ShuffleNet
小杨也在学编程·2022-12-10 03:11

轻量级网络综述 — 主干网络篇

点击上方“计算机视觉工坊”，选择“星标”干货第一时间送达轻量级网络的核心是在尽量保持精度的前提下，从体积和速度两方面对网络进行轻量化改造，本文对轻量级网络进行简述，主要涉及以下网络：SqueezeNet系列ShuffleNet
Tom Hardy·2022-12-10 03:38

目标分类和目标检测学习笔记-理论篇

5.MobileNet6.ShuffleNet7.EfficientNet8.VisionTransformer二、目标检测篇1.RCNN->Fast_RCNN->Faster_RCNN**
逃離地球·2022-12-08 09:28

pytorch卷积操作nn.Conv中的groups参数用法解释

EfficientConvolutionalNeuralNetworksforMobileVisionApplications》_程大海的博客-CSDN博客《MobileNetV2:InvertedResidualsandLinearBottlenecks》_程大海的博客-CSDN博客《ShuffleNet
胖胖大海·2022-12-06 00:40

【深度学习模型】CNN的进击之路——讲讲ResNet, Inception, ResNeXt和Densenet等常见网络

GoogLeNetV14.GoogLeNetV25.GoogLeNetV36.ResNet7.GoogLeNetV48.DenseNet9.MobileNet10.ResNeXt11.Xception12.ShuffleNet13
weiquan fan·2022-12-05 14:37

Lite-HRNet: A Lightweight High-Resolution Network 阅读笔记

我们首先简单地将ShuffleNet中高效的shuffleblock应用于HRNet，相比流行的轻量级网络（如MobileNet、ShuffleNet和小型HRNet）能产生更好的性能。
AnZhiJiaShu·2022-12-05 01:26

人工智能面试总结-经典分类网络与发展

说说ShuffleNet？说说SENet？</
啥都生·2022-12-03 09:39

ShuffleNet: An Extremely Efficient Convolutional Neural Network for Mobile Devices （翻译）

ShuffleNet：一种用于移动设备的高效卷积神经网络XiangyuZhang∗XinyuZhou∗MengxiaoLinJianSunMegviiInc(Face++){zhangxiangyu,zxy
黑子小明·2022-12-02 18:40

RepVGG论文详解

在低算力设备上，可能不如MobileNet和ShuffleNet系列适用。背景知识VGG和ResNet回顾1，VGGNet拥有5
qq_1041357701·2022-12-02 16:45

【神经网络】(14) MnasNet 代码复现，网络解析，附Tensorflow完整代码

MobileNet、ShuffleNet等轻量化网络就非常适合于一些计算能力受限的设备，通过牺牲少量准确率来换取更快的运算速度。在之前的章
立Sir·2022-12-02 10:14

[ 轻量级网络 ] 经典网络模型3——ShuffleNet 详解与复现

HorizonMax✨编程技巧篇：各种操作小结机器视觉篇：会变魔术OpenCV深度学习篇：简单入门PyTorch神经网络篇：经典网络模型算法篇：再忙也别忘了LeetCode[轻量级网络]经典网络模型3——ShuffleNet
Horizon Max·2022-12-01 20:02

B-神经网络模型复杂度分析

BN层参数量全连接层参数量三，模型内存访问代价计算卷积层MAC计算四，一些概念双精度、单精度和半精度浮点计算能力硬件利用率(Utilization)五，参考资料前言现阶段的轻量级模型MobileNet/ShuffleNet
嵌入式视觉·2022-12-01 01:40

Windows下训练PyTorch版YOLOv5并用部署 | 开发者实战

而在分类任务中比较经典的网络结构有VGGNet，ResNet，以及后面出现的MobileNet与ShuffleNet等，而在本文中主要使用到的是ResNe
英特尔边缘计算社区·2022-11-30 17:52

深度学习网络模型——ShuffleNet V2模型详解以及代码复现

深度学习网络模型——ShuffleNetV2模型详解以及代码复现1、网络讲解2、代码复现：1、model.py2、train.py3、utils.py4、my_dataset.py5、predict.py1、网络讲解2、代码复现：1、model.pyfromtypingimportList,CallableimporttorchfromtorchimportTensorimporttorch.nn
郭庆汝·2022-11-30 15:46

Bilibili视频-知识蒸馏笔记

知识蒸馏笔记视频链接：【精读AI论文】知识蒸馏轻量化神经网络压缩已训练好的模型：知识蒸馏，权重量化，剪枝（权重剪枝、通道剪枝），注意力迁移直接训练轻量化网络：SqueezeNet,MobileNet,Mnasnet,shuffleNet
刘皮狠·2022-11-30 01:30

深度学习入门笔记之ShuffleNet

目录ShuffleNetV1ShuffleNetV1的亮点ShuffleNetV2对于网络复杂度的考虑高效网络设计实用指南输入输出具有相同channel的时候，内存消耗是最小的（相同维度的通道数将最小化MAC）过多的分组卷积操作会增大MAC，从而使模型速度变慢模型中的分支数量越少，模型速度越快不要忽略元素级操作V1有何不好？ShuffleNetV2结构ShuffleNetV2网络结构Shuffle
ysukitty·2022-11-28 23:59

深度学习之路=====11=====＞＞ShuffleNet(tensorflow2)

简介来源：CVPR2017作者：张祥雨，西安交通大学本硕博，原微软亚洲研究院研究员特点逐点分组卷积（pointwisegroupconv)：使用了kernel_size=1的分组卷积，大大降低模型参数量和计算量深度卷积也称逐通道卷积（DepthwiseConvolution):区别于深度可分离卷积（depthwiseseparableconvolution==depthwiseconvoluton
啥都会点的大秀·2022-11-28 12:04

（科普快餐）语义分割经典论文--4：ShuffleNet

ShuffleNet:AnExtremelyEfficientConvolutionalNeuralNetworkforMobileDevices(2017)论文地址：http://arxiv.org/
幼儿园级科研人士·2022-11-26 20:36

玩转CIFAR10—Pytorch复现LeNet,AlexNet,VGG,GoogLeNet,MobileNet,ResNet,DenseNet,Vision Transformer等模型（持续更新）

pytorch框架，复现了LeNet,AlexNet,VGG,GoogLeNet,ResNet,ResNeXt,RegNet,DenseNet,EfficientNet,MobileNet(v1,v2,v3),ShuffleNet
背着代码的蜗牛·2022-11-26 10:25

PyTorch 实现shuffleNet_v1在CIFAR10上图像分类

目录一、前言二、网络结构及原理（一）GroupConvolution（二）ChannelShuffle（三）block（四）网络结构三、代码四、参数量五、训练结果六、完整代码一、前言shuffleNet_v1
进阶のmky·2022-11-26 01:50

目标检测pytorch报错：RuntimeError: CUDA error: device-side assert triggered

我的任务：目标检测，主干网络采用各类经典轻量化网络如mobilenet、shufflenet、ghostnet，neck部分采用修改后的yoloxneck，在训练前面几个epoch时会突然报如下错误：#
风语者和波波娃·2022-11-26 01:42

行人属性识别二：添加新网络训练和自定义数据集训练

序言上一篇记录了训练过程，但是项目中提供的模型网络都是偏大的，如果想要在边缘设备上部署，还是比较吃力的，所以本文记录如何加入新的网络模型进行训练，以repvgg为例，加入mobilenet、shufflenet
三叔家的猫·2022-11-25 09:41

GhostNet解析以及Tensorflow2中实现Ghost模块

现阶段较为流行的轻量级网络有：MobileNetv1,v2,v3,ShuffleNet，EfficientNet和本文介绍的GhostNet。
xiaoyang0307·2022-11-24 20:52

轻量化网络——ghostnet代码讲解

因而，一些研究提出了模型的压缩方法，比如剪枝、量化、知识蒸馏等；还有一些则着重于高效的网络结构设计，比如MobileNet，ShuffleNet等。
apodxxx·2022-11-24 20:14

【读点论文】ShuffleNet: An Extremely Efficient Convolutional Neural Network for Mobile Devices，规则分组，有序混洗

ShuffleNet:AnExtremelyEfficientConvolutionalNeuralNetworkforMobileDevicesAbstract本文介绍了一种称为ShuffleNet的计算效率极高的
羞儿·2022-11-24 15:27

论文阅读|Lite-HRNet

我们首先将ShuffleNet中的高效shuffle块简单地应用于HRNet（高分辨率网络），从而产生比MobileNet、ShuffleNet和SmallHRNet等流行的轻量级网络更强的性能。
xiaoweiyuya·2022-11-22 22:12

【CNN优化加速】02轻量化模型：MobileNet v1-v3、ShuffleNet v1-v2、EfficientNet v1-v2简介

前一篇博文介绍了CNN优化加速的一些基础理论，包括卷积相关的基础知识，常见的CNN模型加速策略（知识蒸馏、量化、剪枝以及设计更轻的网络架构等）【CNN优化加速】01模型压缩基础：常见策略、卷积相关概念_TianleiShi的博客-CSDN博客本篇博文针对轻量化网络设计问题展开，首先总结了常见的三个轻量化网络亮点，其次具体介绍每个网络的设计思路。常见轻量化网络亮点对比MobileNet网络Mobil
TianleiShi·2022-11-22 16:14

轻量化网络Mobilenetv1-v3，Resnext，shufflenetv1-v2，Inceptionv1-v4演变过程总结

目录一、mobilenet系列1、mobilenet-v12、mobilenet-v23、mobilenet-v3二、Resnext三、shufflenet系列1、shufflenet-v12、shufflenet-v2
大鱼_0926·2022-11-22 16:34

轻量化神经网络总结：SqueezeNet、Xception、MobileNet v1、MobileNet v2、ShuffleNet v1、ShuffleNet v2

2016.02伯克利&斯坦福提出SqueezeNet在ImageNet上实现了与Alexnet相似的效果，参数只有其1/50核心点：1x1卷积核代替3x3卷积核SqueezeLayer限制channel数量借鉴Inception思想，将1x1和3x3卷积后结果进行concat减少Pooling层，并将Pooling操作延后，保留更多地信息GlobalAvgPooling替代全连接层2016.10g
Anut_hey·2022-11-22 16:51

轻量化网络 Mobilenet V1/V2/V3 学习记录

MobilenetV23.1Relu3.2逆残差3.3整体结构4.MobilenetV34.1SEattention4.2Switch激活函数5.MobilenetV3代码2016年直至现在，业内提出了SqueezeNet、ShuffleNet
惊鸿落-Capricorn·2022-11-22 16:21

论文阅读笔记：ShuffleNet

ShuffleNet[1]是一种专门为计算资源有限的设备设计的神经网络结构，主要采用了pointwisegroupconvolution和channelshuffle两种技术，在保留了模型精度的同时极大减少了计算
loki2018·2022-11-22 05:33

ShuffleNet-V2论文理解及代码复现

ShuffleNet-V2论文理解及代码复现目录ShuffleNet-V2论文理解及代码复现文章速览一、论文理解1.关键点及实验2.架构设计二、代码复现1.通道spilt及shuffle操作2.bottleblock
炼丹代师·2022-11-21 09:20

shuffleNet-V1论文阅读及代码实现

shuffleNet-V1论文阅读及代码实现前言一、论文阅读总结1.ChannelShuffle2.GroupConv3.消融实验二、代码实现1.shuffle实现2.瓶颈模块实现3.shufflenet
炼丹代师·2022-11-21 09:19

学习资源-20220309

ResNet,DenseNet,VGG,GoogleNet,InceptionV3,InceptionV4,Inception-ResNetv2,Xception,ResnetInResnet,ResNext,ShuffleNet
翁乐安·2022-11-21 06:37
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