shuffleNet

轻量级网络ShuffleNetv1-ShuffleNetv2

1ShuffleNetv1ShuffleNet:AnExtremelyEfficientConvolutionalNeuralNetworkforMobileDevices逐点群卷积(pointwisegroupconvolution
彭_闯·2019-08-25 15:09

深度学习经典网络：ShuffleNet 系列网络（ShuffleNet v1)

ShuffleNetv1:http://openaccess.thecvf.com/content_cvpr_2018/html/Zhang_ShuffleNet_An_Extremely_CVPR_2018
H.SH·2019-08-12 19:30

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

MobileNet DepthwiseConvolution、ShuffleNet shuffle channel、CenterLoss在Caffe下实现

针对Caffe下特殊操作实现MobileNet-DepthwiseConvolution在Caffe下实现实现步骤源码：depthwise_conv_layer.hppdepthwise_conv_layer.cppdepthwise_conv_layer.cuShuffleNet通道混洗操作（shufflechannel）在Caffe下的实现实现步骤源码shuffle_channel_layer
jsk_learner·2019-07-12 22:02

深度互学习-Deep Mutual Learning：三人行必有我师

为此，精巧的网络结构设计（如MobileNet、ShuffleNet）、模型压缩策略（剪枝、二值化等）及其他优化方法应运而生。
深度学习大讲堂·2019-06-27 19:52

轻量级网络--MobileNet、Shufflenet

原文地址：https://blog.csdn.net/u011974639/article/details/79199306https://blog.csdn.net/u011974639/article/details/79200559MobileNets:EfficientConvolutionalNeuralNetworksforMobileVisionApplications原文地址：Mo
liangjiubujiu·2019-06-24 21:15

C3AE: Exploring the Limits of Compact Model for Age Estimation

文章分为三点去展开第一是研究了一下mobilenet和shufflenet中的depth-wise卷积和标准的卷积在低分辨率图像任务中，是否真正能够减小网络参数。第二是提出
ce0b74704937·2019-06-15 12:21

基于YOLOv3和shufflenet的人脸实时检测

YOLO(youonlylookonce)是通用物体检测框架,在精度和速度上作了很好的权衡;shufflenet是轻量级的网络模型,本文所实现的是version2,具体可参考FaceDetectioninRealtime
CVAIDL·2019-06-04 17:41

轻量级网络之ShuffleNet V2

论文：ShuffleNetV2:PracticalGuidelinesforEcientCNNArchitectureDesign论文链接：https://arxiv.org/abs/1807.11164代码：Caffe因项目需要跑了ShuffleNetV2，发现比resnet50足足快了60ms，识别率也能满足项目需求。看了论文，特来分享。ShuffleNetV2主要对目前一些主流网络进行多组对
AI程序媛·2019-05-29 14:49

轻量级网络之ShuffleNet

论文：ShuffleNet:AnExtremelyEfficientConvolutionalNeuralNetworkforMobileDevice论文链接：https://arxiv.org/abs
AI程序媛·2019-05-28 16:59

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

ShuffleNet V1/V2 | 轻量级深层神经网络

1.简介ShuffleNetV1是Face++于2017年提出的轻量级深层神经网络。作者在2018年又提出了基于V1版本改进的ShuffleNetV2版本。ShuffleNetV1中的核心思想为group结合shuffle操作来改进传统的ResNet的block。而ShuffleNetV2则根据相同的FLOPs（float-pointoperations，乘积数量）情况下模型速度差别仍然很大这一现
CVAIDL·2019-05-21 14:44

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

深度学习 ShuffleNet V2

这是shuffleNet的一个改进版本。论文分析了影响运行速度的几个因素，然后提出了一些指导原则。总的来说，这是一篇很不错的论文，值得学习。
CVAIDL·2019-05-21 14:50

ShuffleNet MobileNet 在caffe训练加速方法

ShuffleNet参考：https://github.com/farmingyard/ShuffleNe1.1.将cpp和cu文件复制到caffe/src/caffe/layers目录下，将hpp文件复制到
CVAIDL·2019-05-21 13:36

详解轻量级网络ShuffleNet

一、简介ShuffleNet是旷世科技的Face++团队提出的，晚于MobileNet两个月在arXiv上公开。
CVAIDL·2019-05-21 10:38

ShuffleNetV2：轻量级CNN网络

为了满足这些需求，一些轻量级的CNN网络如MobileNet和ShuffleNet被提出，它们在速度和准确度之间做了很好地平衡。今天我们要讲的是S
CVAIDL·2019-05-21 10:30

ShuffleNet V2

blog.csdn.net论文链接：PracticalGuidelinesforEfficientCNNArchitectureDesignarxiv.org我自己基于caffe框架的复现：anlongstory/ShuffleNet_V2
CVAIDL·2019-05-21 10:05

CVPR2019|卷积核动态选择网络

本文设计实现的SelectiveKernel主要对目前卷积网络，如ResNet、Inception、ShuffleNet等结构中卷积核尺寸大于1的卷积核进行替换，充分利用了group
a609640147·2019-05-13 18:46

模型计算量FLOPs的计算

shufflenet的论文用的是Flops，Mobilenet用的是Madds，Flops应该是Madds的两倍，具体可参考https://blog.csdn.net/shwan_ma/article/
Kluiverthoo·2019-05-12 17:15

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

2.4 ShuffleNet V1思考

1ShuffleNet的思想ShuffleNet使用Groupconvolution和Channelshuffle改进ResNet，可以看作是ResNet的压缩版本。
深度学习模型优化·2019-04-26 10:18

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

ShuffleNet中add层和concatenate层的区别

最近学习轻量级网络：ShuffleNetV1，看论文过程中对其模型中add和concat层不理解，查看一番资料后，总结如下：主流轻量级CNN网络ShuffleNetV1和ShuffleNetV2；MobileNetV1和MobileNetV1；XceptionSqueezeNet这几个模型是16年来比较流行的网络，值得去学习其论文，跑代码。参考链接：https://blog.csdn.net/u0
落地生根1314·2019-04-17 10:37

ShuffleNet_v2模型解读

论文链接：https://pan.baidu.com/s/1so7aD3hLKO-0PB8h4HWliwAbstract目前，神经网络结构大多数都是以计算复杂度(FLOPS)作为间接度量标准来指导设计的，然而，实际上一个网络模型的训练或推理过程Flops等计算复杂度也只是其影响其整体效率的一个因素，其它像内存读写/外部数据IO操作、平台特性等都会对整体的实际运行效率产生影响。为实际生产考虑，我们不
月臻·2019-03-17 21:26

ShuffleNet模型解读

原文链接：：https://arxiv.org/abs/1707.01083Abstract论文提出了一种计算效率极高的卷积神经网络结构——ShuffleNet，它是专门为计算能力有限的移动平台设计的。
月臻·2019-03-16 16:43

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·2019-03-11 00:00

ShuffleNet - An Extremely Efficient Convolutional Neural Network for Mobile 论文解读

ShuffleNet:AnExtremelyEfficientConvolutionalNeuralNetworkforMobileconf&author:CVPR18&XiangyuZhangetal.arXic
JerryZhang__·2019-03-07 23:02

首发 | 旷视14篇CVPR 2019论文，都有哪些亮点？

译者|Linstancy责编|Jane出品|AI科技大本营（公众号id：rgznai100）回顾CVPR2018，旷视科技有8篇论文被收录，如高效的移动端卷积神经网络ShuffleNet、语义分割的判别特征网络
AI科技大本营·2019-03-05 13:50

ShuffleNet V2

论文：https://arxiv.org/abs/1807.111641摘要目前，神经网络架构设计主要由计算复杂度的间接度量（FLOP—乘加数）引导。然而，直接度量（例如，速度）还取决于诸如存储器访问成本和平台特性等其他因素。因此，本文评估目标平台上的直接度量，而不仅仅考虑FLOP。基于一系列对照实验，本文为有效的网络设计提供了几个实用指南。因此，提出了一种称为ShuffleNetV2的新架构。全
cdknight_happy·2019-02-11 17:26

ShuffleNet V1

论文：https://arxiv.org/abs/1707.010831摘要我们引入了一种名为ShuffleNet的极其计算高效的CNN架构，该架构专为计算能力非常有限的移动设备而设计。
cdknight_happy·2019-02-09 22:21

ShuffleNet

[论文地址]摘要  我们介绍一种被设计用于计算能力有限的移动装置的卷积网络ShuffleNet，新的结构使用逐点群卷积和通道混洗方式，在保持准确率的情况下极大地减少运算量。
cpongo8aa·2019-01-23 14:45

ShuffleNet V1/V2 | 轻量级深层神经网络

1.简介ShuffleNetV1是Face++于2017年提出的轻量级深层神经网络。作者在2018年又提出了基于V1版本改进的ShuffleNetV2版本。ShuffleNetV1中的核心思想为group结合shuffle操作来改进传统的ResNet的block。而ShuffleNetV2则根据相同的FLOPs（float-pointoperations，乘积数量）情况下模型速度差别仍然很大这一现
yuanCruise·2019-01-21 23:56

轻量级网络ShuffleNet v1

所以，ShuffleNet的设计目标也是如何利用有限的计算资源来达到最好的模型精度，这需要很好地在速度和精度之间做平衡。
有事没事扯扯淡·2019-01-10 14:47

轻量级深度学习网络——ShuffleNet & ShuffleNet v2

上一篇的文章我们分享了轻量化网络的第一次出色的尝试——MobileNet和MobileNetv2，这一次的文章将分享另一次轻量化网络的尝试——ShuffleNet和ShuffleNetv2，从名字来看就知道它做了一些清洗方面的工作
PRIS-SCMonkey·2019-01-09 23:42

轻量网络之ShuffleNet

简介本文是来自face++的ShuffleNet.比mobilenet在imagenet上准确率高(absolute7.8%)。
Iriving_shu·2019-01-09 18:30

卷积神经网络压缩参数加速(一)---网络剪枝

软件加速可以分为压缩结构和压缩参数两种，压缩结构就是将模型结构简化，设计结构更小、参数更小的网络后，从头开始训练，之前博文中提到的MobileNet及ShuffleNet系列网络就是模型压缩的一种。
huang_nansen·2019-01-06 15:02

机器学习面试

我去face++面试的时候，面试官是residualnet，shufflenet的作者；但他们的面试中，写代
bebr·2018-12-30 16:41

shuffleNet之原理及tensorflow实现

为了解决常规模型过大且计算量过大,除了出现mobilenet属于轻量级网络,shuffleNet同样也为新型的轻量级网络,shuffleNet主要由groupconvolution跟channelshuffle
程序猿也可以很哲学·2018-12-29 17:21

ShuffleNet 与 MobileNet V2 论文笔记

ShuffleNet:AnExtremelyEfficientConvolutionalNeuralNetworkforMobileDevices论文链接：https://arxiv.org/abs/1707.01083
donkey_1993·2018-12-18 11:13

【论文学习】ShuffleNet-v1：一种极高效的移动端卷积神经网络

论文链接：https://arxiv.org/abs/1707.01083设计思想卷积神经网络是现代视觉人工智能系统的核心组件。近年来关于卷积模型的研究层出不穷，产生了如VGG、ResNet、Xception和ResNeXt等性能优异的网络结构，在多个视觉任务上超过了人类水平。然而，这些成功的模型往往伴随着巨大的计算复杂度（数十亿次浮点操作，甚至更多）。这就限制了此类模型只能用于高性能的服务器集群
Lingyun_wu·2018-12-10 20:49

基于手机系统的实时目标检测

近年来已经提出了许多有效的架构，例如：MobileNet，ShuffleNet和NASNet-A。然而，所有这些模型都严重依赖于深度可分的卷积，这在大多数深度学习框架中缺乏有效的实现。
gzq0723·2018-12-05 08:29

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

从Inception,RexNeXt到Xception再到MobileNets,ShuffleNet,MobileNetV2,ShuffleNetV2

转自大神watersink：https://blog.csdn.net/qq_14845119/article/details/73648100写的太好了，忍不住转载了一波。Inceptionv1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
Mirinda_cjy·2018-11-22 15:52

论文笔记：ShuffleNet v2

ShuffleNetV2:PracticalGuidelinesforEfficientCNNArchitectureDesignShuffleNetv21、四个问题要解决什么问题？轻量化模型。用了什么方法解决？文中提出了几条设计轻量化模型的实践准则（guidelines）。Guideline1：输入通道数与输出通道数保持相等可以最小化内存访问成本（memoryaccesscost，简称MAC）。
hongbin_xu·2018-11-20 20:36

shuffleNet v1 v2笔记

ShuffleNetv1ShuffleNetv1是由旷视科技在2017年底提出的轻量级可用于移动设备的卷积神经网络。该网络创新之处在于，使用pointwisegroupconvolution还有channelshuffle，保证网络准确率的同时，大幅度降低了所需的计算资源。在近期的网络中，pointwiseconvolution的出现使得所需计算量极大的增多，于是作者提出了pointwisegro
huang_nansen·2018-11-14 22:38

CNN网络优化学习总结——从MobileNet到ShuffleNet

CNN网络优化学习总结——从MobileNet到ShuffleNet摘要最近出了一篇旷视科技的孙剑团队出了一篇关于利用ChannelShuffle实现的卷积网络优化——ShuffleNet。
shishi_m037192554·2018-11-12 17:02

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

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，它们在速度和准确度之间做了很好地平衡
l7H9JA4·2018-11-05 18:43

深度学习算法效果提升-网络结构

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
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