shufflenet

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

[论文笔记] ShuffleNet

作者团队：旷厂时间：2017年12月贡献：两个新操作，pointwisegroupconvolution和channelshuffle。优于MobileNet一、IntroductionXception、ResNeXt在非常小的网络上效率很低，主要是因为dense1×11\times11×1convolution计算量较大。在MobileNet中分析过，depthwiseseperableconv
Bingyu Xin·2018-11-01 20:53

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，也就是通道数，这一点和VGG的思想一致。SqueezeNet提出了3点网络结构设计策略：策略1.将3x3卷积核替换为1x1卷积核。这一策略很好理解，因为1个1x1卷积核的参数是3x3卷积
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 训练分类网络

各种教学视频或文档资料+QQ：635992897近期需要做移动端深度学习项目，首先调查了一下适合移动端的深度学习网络，常用的主要有：SqueezeNet、MobileNet、ShuffleNet、Xception
Einstein_liu·2018-09-29 09:24

ShuffleNet V2论文解读

摘要论文地址：https://arxiv.org/pdf/1807.11164.pdf作者：Face++概述：论文指出现在的网络通常使用间接量来度量计算复杂度（例如FLOPs），然而实际的运行时间受到很多其他因素的影响例如内存访问开销（memoryaccesscost）和平台的特性，如下图所示，同样的FLOPs却有着截然不同的运行速度ShuffleNetv2Fig1.png直接度量（speed）和
LaLa_2539·2018-09-27 12:01

Going Deeper with Convolutions 论文解读

Goingdeeperwithconvolutions论文笔记深入浅出——网络模型中Inceptionv1到v4的作用与结构全解析从Inceptionv1,v2,v3,v4,RexNeXt到Xception再到MobileNets,ShuffleNet
努力奋斗-不断进化·2018-09-19 11:57

caffe深度学习【十六】配置Shufflenet v1，caffe添加shuffle_channel_layer层

背景：论文入口：https://arxiv.org/pdf/1707.01083.pdf配置文件下载入口：https://github.com/farmingyard/ShuffleNet下载后文件如下
volcano_Lin·2018-09-12 10:40

pytorch ShuffleNetV2 知识整理

://blog.csdn.net/sun_28/article/details/78170878pytorch实现，有torch转caffe：https://github.com/miaow1988/ShuffleNet_V2
华子121·2018-08-29 17:48

神经网络模型压缩瞎总结

模型压缩的另一思路就是在网络的通道上进行压缩，以SqueezeNet，MobileNet，ShuffleNet等为代
北冥有小鱼·2018-08-23 15:36

轻量化神经网络模型总结：SqueezeNet、Xception、MobileNet、ShuffleNet

总结今年来的几个轻量化模型：SqueezeNet、Xception、MobileNet、ShuffleNet下面给出时间轴：2016.02伯克利&斯坦福提出SqueezeNet2016.10google
夏洛的网·2018-08-20 20:31

轻量级网络相关资料（2018-07-17）

纵览轻量化卷积神经网络：SqueezeNet、MobileNet、ShuffleNet、Xception实现轻量化技巧轻量化主要得益于depth-wiseconvolution，解决「信息流通不畅」的问题
EdwardMa·2018-08-19 14:32

shuffleNet v2

论文名称：ShuffleNetV2:PracticalGuidelinesforEfficientCNNArchitectureDesign论文地址：https://arxiv.org/abs/1807.11164目前，CNN网络在图像识别领域大放异彩，从最初的AlexNet到后面的GoogLeNet,ResNet,识别精度越来越高，但是除了精度之外，模型的计算复杂度也越来越引起大家的思考，如何降
春枫琰玉·2018-08-17 18:19

shuffleNet v2

论文名称：ShuffleNetV2:PracticalGuidelinesforEfficientCNNArchitectureDesign论文地址：https://arxiv.org/abs/1807.11164目前，CNN网络在图像识别领域大放异彩，从最初的AlexNet到后面的GoogLeNet,ResNet,识别精度越来越高，但是除了精度之外，模型的计算复杂度也越来越引起大家的思考，如何降
春枫琰玉·2018-08-17 18:19

深度学习：shufflenet

算法核心为：分组卷积和通道混合，另外该算法也使用了bottleneckunit结构分组卷积的意思是：比如输入通道为4，输出为4，正常卷积情况下输出的每一个通道为输入的所有通道进行卷积的结果，那现在我可以直选择一部分输入通道进行卷积得到输出结果，计算量肯定是降低了，但是必然会损失一部分通道信息，所以就有了通道混合，将不同通道的特征图像重新组合再分组卷积得到下一个通道的结果参考：https://www
AI百科·2018-08-16 20:40

轻量级深度学习网络(六）:详解轻量级网络ShuffleNet-v2

ShuffleNetV2：从理论复杂度到实用设计准则论文名称：ShuffleNetV2:PracticalGuidelinesforEfficientCNNArchitectureDesign论文链接：https://arxiv.org/abs/1807.11164一、导语神经网络架构的设计目前主要由计算复杂度的间接指标（即FLOPs）来指导。但是，直接指标（如速度）还依赖于其他因素，如内存访问成
chenyuping666·2018-08-15 14:27

轻量级深度学习网络(四）: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。
chenyuping666·2018-08-15 08:59

系统学习深度学习（二十九）--模型压缩

details/75671573若有不对，欢迎指正，先谢了目前，通常意义上的网络模型压缩，主流思路有两个方向，一个是设计更小的网络模型，这个侧重轻量级网络模型设计，如SqueezeNet，MobileNet，ShuffleNet
Eason.wxd·2018-08-14 13:03

shuffleNet阅读笔记

论文名称：ShuffleNet:AnExtremelyEfficientConvolutionalNeuralNetworkforMobileDevices论文链接：https://arxiv.org/
春枫琰玉·2018-08-14 12:14

shuffleNet阅读笔记

论文名称：ShuffleNet:AnExtremelyEfficientConvolutionalNeuralNetworkforMobileDevices论文链接：https://arxiv.org/
春枫琰玉·2018-08-14 12:14

轻量级网络--SqueezeNet、ShuffleNet_v2、MobileNet_v2

大网络虽然精度高，但是体积太大，不利于部署移动端。于是出现了一些性能好、精度高的轻量级网络。一、SqueezeNetSqueezeNet的特点就是先squeeze，再expand。即先降低channel数量，再分两路扩大channel数量，最后进行concat拼接。模型大小不到5M。我将SqueezeNet作为base_network用到fasterrcnn上，检测一下自己的任务，最终实现的mAP
coder_mckee·2018-08-12 19:03

论文笔记——ShuffleNet V2

PracticalGuidelinesforEfficientCNNArchitectureDesign》论文链接：https://arxiv.org/abs/1807.11164代码链接：暂无主要贡献模型加速和压缩思想ShuffleNet
XJTU_Bugdragon·2018-08-10 16:57

shuffleNet V2

论文出发点：旨在设计一个轻量级但是保证精度、速度的深度网络分析当前：1、直接用FLOP来衡量算力，不够准确。因为不同的网路，即使参数量相同（模型大小相同），但是模型速度还是存在差异。改为直接用速度（speed）来衡量2、直接影响速度的因素，首先MAC，比如分组卷积，需要强大的算力对设备GPU是个挑战；其次并行度。因此，设计网络需要考虑：speed和platform同时提出4条设计准则：注意，这些设
文尹习习·2018-08-07 11:57

mobilenet, shufflenet 系列随笔

mobilenNet系列出自Goole，shuffleNet系列出自Face++，这两个公司的文章都是值得反复去揣摩的，去思考这些网络背后设计的出发点和设计的原则，而不是单纯停留在仅仅读懂网络结构而已。
Dlyldxwl·2018-08-03 20:56

mobilenet, shufflenet 系列随笔

mobilenNet系列出自Goole，shuffleNet系列出自Face++，这两个公司的文章都是值得反复去揣摩的，去思考这些网络背后设计的出发点和设计的原则，而不是单纯停留在仅仅读懂网络结构而已。
Dlyldxwl·2018-08-03 20:56

深度学习【57】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。
DCD_Lin·2018-08-03 14:19

ShuffleNet V2 论文阅读笔记

PracticalGuidelinesforEfficientCNNArchitectureDesign阅读笔记论文链接：https://arxiv.org/abs/1807.11164我自己基于caffe框架的复现：https://github.com/anlongstory/ShuffleNet_V2
Chris_zhangrx·2018-08-01 21:58

ShuffleNet V2 论文阅读笔记

PracticalGuidelinesforEfficientCNNArchitectureDesign阅读笔记论文链接：https://arxiv.org/abs/1807.11164我自己基于caffe框架的复现：https://github.com/anlongstory/ShuffleNet_V2
Chris_zhangrx·2018-08-01 21:58

机器视觉：MobileNet 和 ShuffleNet

但是一个越来越突出的问题就是模型的复杂度太高，无法在手机端使用，为了能在手机端将CNN模型跑起来，并且能取得不错的效果，有很多研究人员做了很多有意义的探索和尝试，今天就介绍两个比较轻量级的模型mobilenet和shufflenet
Matrix_11·2018-07-30 20:56

ShuffleNet v2论文笔记

旷视科技近日公开了一篇CNN结构设计优化的文章（已被ECCV2018收录），分享下自己的阅读笔记。文章提出：FLOPs虽然可以反映计算复杂度，但不能体现计算的速度和延迟(latency)，最直观的例子就是MobileNetv2和NASNET-A具有相当的FLOPs，但前者的计算速度更快。作者分析形成差异的原因有两点：a.MAC(MeomryAccessCost)即内存访问代价的不同b.相同的FLO
飞往比邻b·2018-07-30 14:06

ShuffleNet V2：从理论复杂度到实用设计准则

近日，旷视科技提出针对移动端深度学习的第二代卷积神经网络ShuffleNetV2。研究者指出过去在网络架构设计上仅注重间接指标FLOPs的不足，并提出两个基本原则和四项准则来指导网络架构设计，最终得到了无论在速度还是精度上都超越先前最佳网络（例如ShuffleNetV1、MobileNet等）的ShuffleNetV2。在综合实验评估中，ShuffleNetV2也在速度和精度之间实现了最佳权衡。研
SoftGit·2018-07-29 20:47

小型CNN总结：ShuffleNet、MobileNet v1,v2、Xception

推荐的文章包括：ShuffleNet，mobilenetv1,v2，XceptionXception、MobileNet将普通2D卷积分解为depthwiseconv和pointwiseconv其中有个细节是
zhnidj·2018-07-29 11:26

轻量化网络mobileNet与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。我关注了一下，原理相当简单。
存远·2018-07-26 16:34

神经网络压缩 剪枝 量化 嵌入式计算优化NCNN mobilenet squeezenet shufflenet

mobilenet,更精细模型的设计，紧致网络设计mobilenetsqueezenetshufflenet123MobileNet逐通道卷积+普通点卷积SqueezeNet1∗1和3∗3卷积较少通道数量ShuffleNet
qq_34132426·2018-07-23 13:26

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

1、SqueezeNet：AlexNet-levelaccuracywith50xfewerparametersand<0.5MB发表于ICLR-2016，作者分别来自Berkeley和Stanford论文链接：http://arxiv.org/abs/1602.07360代码链接：https://github.com/DeepScale/SqueezeNet结论：它在ImageNet上实现了和A
Kluiverthoo·2018-07-22 23:04

Instance norm

  本来这周已经写好了轻量级网络的总结（mobilenet和shufflenet)，可是没有来得及保存然后电脑就关机了，写博客也是为了学习东西，所以也不打算重新再写了。
CHNguoshiwushuang·2018-07-20 21:37

袁顾明深度学习,袁顾明分组卷积

而袁顾明shuffleNet就是为了对1*1卷积做进一步优化的。shuffleNet的优化策略是：分组卷积+channelshuffle。
a616102646·2018-07-19 15:36

ShuffleNet在Caffe框架下的实现

转自：https://blog.csdn.net/Chris_zhangrx/article/details/78277957本文是在实现Github上用户farmingyard贴出的加速版ShuffleNet
liumingchun13·2018-07-04 10:41

轻量级网络 | SqueezeNet、MobileNet、ShuffleNet、Xception 综述（1）

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。
努力努力再努力tq·2018-06-26 17:50

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
SoftGit·2018-06-25 10:36

常用网络结构：SqueezeNet、MobileNet、ShuffleNet、Xception

一引言自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，为了获得更好的性能，网络层数不断增加，从7层AlexNet到16层VGG，再从16层VGG到G
BigCowPeking·2018-06-07 22:14

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。
一个新新的小白·2018-05-30 15:40

深度学习（轻量级网络）---MobileNet，SqueezeNet，ShuffleNet

随着越来越复杂的深度架构的提出，一些网络可能就流行几年就走下神坛，但是其背后的设计哲学却是值得学习的。可以看到，网络的深度越来越大，以保证得到更好的准确度。网络结构倾向采用较少的卷积核，如1x1和3x3卷积核，这说明CNN设计要考虑计算效率了。一个明显的趋势是采用模块结构，这在GoogLeNet和ResNet中可以看到，这是一种很好的设计典范，采用模块化结构可以减少我们网络的设计空间，另外一个点是
Dean0Winchester·2018-05-29 17:41

四大轻量化模型对比

blog.csdn.net/Uwr44UOuQcNsUQb60zk2/article/details/79019191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
体态的滑翔机·2018-05-24 14:00

2018-05-13

27组-ShuffleNet：AnExtremelyEfficientConvolutionalNeuralNetworkforMobileDevices一、摘要介绍ShuffleNet介绍了一个非常有效的卷积神经网络
时间的星辰·2018-05-13 15:26
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