shuffleNet

【轻量级神经网络】ShuffleNet 网络分析

://zhuanlan.zhihu.com/p/67009992)pytorch计算模型计算量FLOPs和参数parametersgroupconvolution分组卷积：降低参数四个高效网络设计指南shuffleNet
I"ll carry you·2022-03-01 07:38

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

QDD基础网络系列（1）——ShuffleNet

论文地址https://arxiv.org/pdf/1707.01083.pdf前言：最近感觉自己写的博客，比较肤浅浮于表面，所以决定要写一个系列，没有想太多，但是希望能够用两三个月的时间，把这个系列介绍好，算给自己打基础了就。正文相信咱们这个领域的应该都知道前几天GeoffreyHinton，YannLeCun，和YoshuaBengio共同获得了2019年的图灵奖，心疼Ng三秒，毕竟忙着和媳妇
与贰·2022-03-01 07:07

轻量化网络—— ShuffleNet_v2【论文笔记】

文章目录1前言2神经网络计算复杂度衡量方式2.1FLOPS/FLOPs2.2速度3轻量化网络四条实用性指导原则（Guidelines）4ShuffleNet4.1ShuffleNetUnit4.2ShuffleNet
一颗苹果OAOA·2022-03-01 07:28

轻量级网络——MobileNetV1～V3

So，业内提出了SqueezeNet、ShuffleNet、NasNet、MnasNet以及MobileNet等轻量级网络模型。这些模型使移动终端、嵌入式设备运行神经网络模型成为可能。
Y.Z.Y.·2022-03-01 07:27

轻量级网络--ShuffleNet论文解读

摘要论文介绍一个效率极高的CNN架构ShuffleNet，专门应用于计算力受限的移动设备。
坚硬果壳_·2022-03-01 07:23

轻量化神经网络架构

https://www.jiqizhixin.com/articles/2018-01-08-6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
洛北辰南·2022-03-01 07:19

轻量化网络—ShuffleNet V1 V2理解

轻量化网络—ShuffleNetV2理解ShuffleNetV2原始论文：https://openaccess.thecvf.com/content_ECCV_2018/html/Ningning_Light-weight_CNN_Architecture_ECCV_2018_paper.htmlShuffleNetV1原始论文：https://openaccess.thecvf.com/cont
masterHu_·2022-03-01 07:46

轻量级CNN网络设计——MobileNet，ShuffleNet，文末有思考

本系列前面介绍了非常多卷积网络结构设计，事实上，在inception和resnet网络提出并相对完善以后，网络结构的设计就不再爆发式出现了，这两大类网路涵盖了大部分应用的卷积网络结构。在本文中，我们来一起看一些最近一年研究较多的轻量级卷积网络结构，这些网络主要的设计目标是——在保证一定的识别精度情况下，尽可能减少网络规模（参数量、计算量）。最直接的设计目标就是用于手机等移动终端中（CPU），让移动
业精于勤荒于嬉-行成于思而毁于随·2022-03-01 07:45

轻量级神经网络——shuffleNet

文章目录轻量级神经网络——shuffleNetshuffleNet1逐点分组卷积(Pointwisegroupconvolution)✨✨✨通道重排(channelshuffle)✨✨✨shuffleNetUnit✨✨✨shuffleNet1
秃头小苏·2022-03-01 07:28

轻量级深度学习网络——ESPNet v2

相关工作2.1轻量化的CNN架构3ESPNetv23.1传统方法：2D卷积（看似3D实际是2D因为只在平面移动）3.2MoblieNet深度可分离卷积（先将每个图片的深度计算出来，最后再进行组合）3.3ShuffleNet
PRIS-SCMonkey·2022-02-27 11:14

【嵌入式AI部署】轻量化神经网络精述--MobileNet V1-3、ShuffleNet V1-2、NasNet

原文链接：【嵌入式AI部署&基础网络篇】轻量化神经网络精述--MobileNetV1-3、ShuffleNetV1-2、NasNet深度神经网络模型被广泛应用在图像分类、物体检测等机器视觉任务中，并取得了巨大成功。然而，由于存储空间和功耗的限制，神经网络模型在嵌入式设备上的存储与计算仍然是一个巨大的挑战。前面几篇介绍了如何在嵌入式AI芯片上部署神经网络：【嵌入式AI开发】篇五|实战篇一：STM32
诸葛灬孔暗·2022-02-21 07:29

网络学习系列（十）shufflenet

shufflenetv1要解决的问题：论文追求的也是轻量化的网络，作者发现，无论是xception网络还是resnext网络，虽然性能较高，但耗费了大量的运算资源，作者认为，这主要是由于密集的pointwiseconvolution造成了运算的瓶颈，即密集的1*1卷积，所以论文要解决的就是如何减少这些密集的1*1的卷积。亮点：提出了grouppointwiseconvolution与channel
叶天羽·2022-02-13 08:11

CNN卷积神经网络(一)

•全连接层/FClayer典型的卷积神经网络结构如LeNet、AlexNet、VGG、GoogLeNet、NetworkinNetwork、Resnet、SENet、SKNet等，以及轻量级的结构，如ShuffleNet
ShenShen_318·2022-02-11 20:41

【CV论文笔记】ShuffleNet: An Extremely Efficient Convolutional Neural Network for Mobile Devices

本文主要用于介绍旷世于2017年提出的一种轻型网络ShuffleNet。本笔记主要为方便初学者快速入门，以及自我回顾。
蘑菇轰炸机·2021-06-19 12:18

【21】ShuffleNetV1

文章目录1.ShuffleNetV1的介绍2.ShuffleNetV1的结构1）ChannelShuffle操作2）ShuffleNet基本单元3.ShuffleNetV1的性能统计4.ShuffleNetV1
Clichong·2021-05-17 19:56

轻量级网络之ShuffleNet v2

轻量级网络之ShuffleNetv2前言评价指标四个原则优化网络结构性能对比channelshuffle的pytorch代码DW卷积的pytorch代码欢迎交流，禁止转载！！前言《ShuffleNetV2:PracticalGuidelinesforEfficientCNNArchitectureDesign》论文地址：https://arxiv.org/pdf/1807.11164v1.pdf之
球场书生·2021-05-14 15:41

【深度学习】8.1 ShuffleNet v1 v2理论讲解

文章目录前言知识8.1ShuffleNetv1v2理论讲解v2前言知识组卷积8.1ShuffleNetv1v2理论讲解性能评价1x1的卷积占据了大部分计算量shufflenet采取的blockshufflenet
I"ll carry you·2021-04-29 13:46

[开源]基于姿态估计的运动计数APP开发（二）

先展示一下当前的效果从keep上扒了一段仰卧起坐的视频教程进行计数测试：(CSDN放不了视频，有兴趣的下方评论区留言)2、回顾：在上一期的内容中([开源]基于姿态估计的运动计数APP开发（一）)，通过使用shufflenet
DL-Practise·2021-04-05 18:15

轻量级网络模型之MobileNet系列

===============================================专题-端侧机器学习第一节端侧机器学习框架第二节轻量级网络模型之MobileNet系列第三节轻量级网络模型之ShuffleNet
MasterQKK 被注册·2021-02-25 16:14

郑专家从7个维度全面评测轻量级网络——mobilenet/shufflenet/ghostnet

目录结构1、轻量级网络概述2、官方数据对比3、实验对比4、实验结论注：了解基础理论的同学，请直接跳到第4部分，查看实验结论！1、轻量级网络概述常规的CNN推理，由于需要很大的计算量，很难应用在移动端，物联网等资源受限的场景中。只有通过复杂的裁剪，量化才有可能勉强部署到移动端。从Squeezenet，MobileNetv1开始，CNN的设计开始关注资源受限场景中的效率问题。经过几年的发展，目前比较成
计算机视觉研究院·2020-12-18 08:00

计算机视觉发展

经历了4个主要阶段，研究内容大体分为物体视觉和空间视觉1.2计算机视觉vs人工智能人工智能范畴计算机视觉知识树1.3整体概览2.计算机视觉进展2.1图像分类2.1.1发展历程网络越深，精度越高轻量化网络，ShuffleNet-V2
Alfie20·2020-09-13 14:13

ShuffleNetV2：轻量级CNN网络中的桂冠

为了满足这些需求，一些轻量级的CNN网络如MobileNet和ShuffleNet被提出，它们
我是小将·2020-09-12 21:12

ShuffleNet V2 网络结构的原理与 Tensorflow2.0 实现

文章目录ShuffleNetV2的设计准则ShuffleNetV2的改进网络结构分类效果代码实现参考资料ShuffleNetV2的设计准则目前衡量模型复杂度的一个通用指标是FLOPs，具体指的是计算在网络中的乘法操作和加法操作的数量，但是这却是一个间接指标，因为它不完全等同于速度。如下图中的（c）和（d），可以看到具有相同FLOPs的两个模型，其速度在不同系统架构下却存在差异。这种不一致主要归结为
cofisher·2020-09-11 22:25

shufflenet-centernet

https://github.com/REXIMMORTAL/shufflenet-centernetHrCenterNethttps://github.com/lizhe960118/HrCenterNet
ShellCollector·2020-08-26 12:24

深度学习目标检测 RCNN F-RCNN SPP yolo-v1 v2 v3 残差网络ResNet MobileNet SqueezeNet ShuffleNet等设计思想及架构简介

本文来自EwenWanW的CSDN博客，原文网址：https://blog.csdn.net/xiaoxiaowenqiang/article/details/80141622深度学习目标检测——结构变化顺序是RCNN->SPP->FastRCNN->FasterRCNN->YOLO->SSD->YOLO2->MaskRCNN->YOLO3。1.RCNN区域卷积神经网络RCNN网络思想：1.首先使
L木木·2020-08-26 12:52

深入剖析MobileNet和它的变种（例如：ShuffleNet）为什么会变快？

点击上方“AI算法与图像处理”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达最近在看轻量级网络的东西，发现这篇总结的非常的好，因此就翻译过来！总结各种变种，同时原理图非常的清晰，希望能给大家一些启发，如果觉得不错欢迎三连哈！Introduction在本文中，我概述了高效CNN模型（如MobileNet及其变体）中使用的组成部分（buildingblocks），并解释了它们如此高效的原因。特别地，
flyfor2013·2020-08-24 00:00

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

纵览轻量化卷积神经网络：SqueezeNet、MobileNet、ShuffleNet、Xception文章转载至【机器之心】摘要：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
qq_23546067·2020-08-23 22:50

秒懂系列——轻量级神经网络之MobileNet

轻量级神经网络业内提出了SqueezeNet、ShuffleNet、NasNet、MnasNet、MobileNet以及EfficientNet等轻量级网络模型。本文主要介绍MobileNet。
聊北辰同学·2020-08-23 10:30

轻量级网络之ShuffleNet

轻量级网络之ShuffleNet原论文——ShuffleNet:AnExtremelyEfficientConvolutionalNeuralNetworkforMobileDevices介绍目前深度学习网络已经取得很大的成功
萧风萧雨·2020-08-23 02:14

精简CNN模型系列之六：ShuffleNet v2

介绍才不久才刚刚写了MobileNetv2的博客，它来自Google。而今天看过了ShuffleNetv2，很是感慨。这篇来自Face++Sun,Jian团队的paper与Google团行们的作品相比真正是有着鸿泥之别啊。Google的paper大多立足于理论挖掘，提出些似是而非的东东，然后再用实验结果立图去证其非伪，确实难懂，一般情况你不反复读个两、三遍是不会吃透的。。Face++的则立足于实际
manofmountain·2020-08-21 21:12

轻量级网络之ShuffleNet v2

轻量级网络之ShuffleNetv2原论文——ShuffleNetV2:PracticalGuidelinesforEfficientCNNArchitectureDesign,ECCV2018介绍论文指出目前的轻量级模型主要根据间接的(undirect)指标FLOPs来设计，而直接的指标如速度(speed)，在相同FLOPs的速度也会不一样。如下图中的(c)(d).速度不仅跟FLOPs有关，也依
萧风萧雨·2020-08-21 16:18

ESPNet

此网络可以达到每秒112帧，比目前有效的轻型网络如MobileNet，ShuffleNet，ENet等等都要快，还好
Cynicsss·2020-08-20 21:29

ESPNet

此网络可以达到每秒112帧，比目前有效的轻型网络如MobileNet，ShuffleNet，ENet等等都要快，还好
Cynicsss·2020-08-20 21:29

TensorRT-5.1.5.0-ShuffleNet-v2

TensorRT指南https://blog.csdn.net/hw5226349/column/info/25869caffe版本：https://github.com/farmingyard/ShuffleNet
知识在于分享·2020-08-20 21:48

pytorh实现inception多分支跟辅助分类、resnet里shortcut、densenet、 DepthWise深度可分离卷积、ShuffleNet的channel shuffle

参考博客：变形卷积核、可分离卷积？卷积神经网络中十大拍案叫绝的操作。pytorch微调网络Inception3CNN网络架构演进：从LeNet到DenseNet1、inception的多分支卷积：最初的Inception的卷积如下：其是对输入进行多个卷积处理，往往比单一卷积核处理要好，然后再把处理后特征进行cat()操作。由于其计算量大，参数多。后来进行改进了，添加了1x1卷积核来减少计算跟参数，
yangdashi888·2020-08-18 06:27

Pytorch实例----CAFAR10数据集分类（ShuffleNet）

在上一篇Pytorch实例----CAFAR10数据集分类（ResNet）的识别统计,本篇主要调整Net()类，设计ShuffleNet轻量级网络（+BN），实现对CAFAR10数据集的分类任务。
qq_37172182·2020-08-17 14:15

深度学习目标检测 RCNN F-RCNN SPP yolo-v1 v2 v3 残差网络ResNet MobileNet SqueezeNet ShuffleNet

深度学习目标检测——结构变化顺序是RCNN->SPP->FastRCNN->FasterRCNN->YOLO->SSD->YOLO2->MaskRCNN->YOLO3。博文末尾支持二维码赞赏哦_1.RCNN区域卷积神经网络RCNN网络思想：1.首先使用基于图论和层次聚类的候选框提取算法（SS）,在原图像上提取一些可能的候选框；2.对得到的候选框直接使用resize变形算法之间变形到固定的尺寸；3.
EwenWanW·2020-08-17 07:35

caffe学习（三）solver.prototxt超参数详解

caffe学习（三）solver.prototxt超参数详解实例：train_net:"train_shufflenet.prototxt"test_net:"test_shufflenet.prototxt"test_iter
mqyw29995·2020-08-14 13:44

CNN结构模型一句话概述：从LeNet到ShuffleNet

LeNet：基于渐变的学习应用于文档识别AlexNet：具有深卷积神经网络的ImageNet分类ZFNet：可视化和理解卷积网络VGGNet：用于大规模图像识别的非常深的卷积网络NiN：网络中的网络GoogLeNet：卷入更深入Inception-v3：重新思考计算机视觉的初始架构ResNet：图像识别的深度残差学习Stochastic_Depth：具有随机深度的深层网络WResNet：非常深的网
KevinUSTC·2020-08-11 10:47

[经典CNN网络]：LeNet，AlexNet，GoogleNet，VGG，ResNet，SENet，Xception，MobileNet，ShuffleNet

1.CNN模型发展1998LeNet：最早用于数字识别的CNN2012AlexNet：ILSVRC竞赛2012年第一名2013ZFNet：ILSVRC竞赛2013年第一名2014GoogleNet：ILSVRC竞赛2014年第一名VGG：ILSVRC竞赛2014年第二名2015ResNet：ILSVRC竞赛2015年第一名2016GBD-Net：ILSVRC竞赛2016年第一名ResNeXt，De
GitKid·2020-08-11 04:21

复习笔记

v4Inception-ResNetResNetWRNFractalNetStochasticDepthDenseNetResNeXtXceptionSENetSqueezeNetNASNetMobileNetv1和v2ShuffleNet
wyBluewind·2020-08-10 08:56

模型压缩：关于MobileNet和ShuffleNet v1v2一些点

1.MobileNet(2017):将传统卷积改成depthwiseseparableconvolutions(每个kernel只和对应的一个channel的featuremap进行卷积操作)&&pointwise1*1convolutions(常规的1*1卷积),大大降低参数量和计算量，压缩比：1N+1Dk2,N=output_channels,Dk=kernel_size\frac{1}{N}
NirHeavenX·2020-08-10 00:35

深度学习之基础模型-ShuffleNet

Thenewarchitectureutilizestwoproposedoperations,pointwisegroupconvolutionandchannelshuffle,togreatlyreducecomputationcostwhilemaintainingaccuracy.该论文利用了pointwisegroupconvolution和channelshuffle两种技术进行了网
leo_whz·2020-08-05 08:23

这就是神经网络 5：轻量化神经网络--MobileNet V1、MobileNet V2、ShuffleNet V1、ShuffleNet V2

概述深度神经网络模型被广泛应用在图像分类、物体检测等机器视觉任务中，并取得了巨大成功。然而，由于存储空间和功耗的限制，神经网络模型在嵌入式设备上的存储与计算仍然是一个巨大的挑战。本文介绍几个经典的人工设计的轻量化神经网络模型。（当然也有其它方法对已有的网络模型进行压缩，甚至自动学习设计紧凑的网络模型，本文不涉及这部分）轻量化神经网络牵涉到的基础知识（如分组卷积、1x1点卷积、深度卷积（depth-
yuanlulu·2020-08-04 09:53

跟着专注于计算机视觉的AndyJ的妈妈我学神经网络ShuffleNet-V2

0.怕了怕了，看网络ShuffleNet-V2，18年由旷视提出，比MobileNet更好。
每天一题的AndyJ的妈妈·2020-08-03 20:02

Pytorch实现卷积神经网络训练量化（QAT）

基于这一点我们需要为移动端定制一些深度学习网络来满足我们的日常续需求，例如SqueezeNet，MobileNet，ShuffleNet等轻量级网络就是专为移动端设计的。
just_sort·2020-08-03 18:42

神经网络模型(Backbone)--从AlextNet讲起

GoogLeNet4.1GoogLeNetV14.2GoogLeNetV2,V34.3GoogLeNetV45.ResNet6.DenseNet7.SqueezeNet8.MobileNet8.1MobileNetV18.3MobileNetV39ShuffleNet9.1shuffleNetV19.2shuffleNetV
无崖子0·2020-08-01 01:12

ShuffleNetV1/V2简述 | 轻量级网络

ShuffleNet系列是轻量级网络中很重要的一个系列，ShuffleNetV1提出了channelshuffle操作，使得网络可以尽情地使用分组卷积来加速，而ShuffleNetV2则推倒V1的大部分设计
晓飞的算法工程笔记·2020-07-28 02:14

2020-07-15 总结人脸识别项目

(2)在MS1M数据集上，ResNet50/ResNet100+ArcFace,精度高，问题：手机端高时延(3)在MS1M数据集上，MobileNet/ShuffleNet/MobileFaceNet/
偷不走的影子·2020-07-27 10:57
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