squeezeNet 第3页

经典网络结构总结--MobileNet系列

采用bottleneck结构，以SqueezeNet为代表以低精度浮点数保存，例如DeepCompression冗余卷积核剪枝及哈弗曼编码。mob

晋级菜鸟·2022-06-08 07:35

深度学习与CV教程(10) | 轻量化CNN架构 (SqueezeNet,ShuffleNet,MobileNet等)

本文讲解了神经网络参数与复杂度计算，以及主流轻量级网络，包括SqueezeNet、Xception、ShuffleNetv1~v2、MobileNetv1~v3等

ShowMeAI·2022-06-05 20:00

Pytorch预训练模型和修改——记录

Module.modules()和Module.children()加载模型一般从torchvision的models中加载常用模型，如alexnet、densenet、inception、resnet、squeezenet

helloworld_Fly·2022-05-30 07:13

pytorch 加载使用预训练模型和 fine tune 模型微调(冻结一部分层)实战

.pytorch预训练模型以及修改pytorch中自带几种常用的深度学习网络预训练模型，torchvision.models包中包含alexnet、densenet、inception、resnet、squeezenet

平夕1009·2022-05-07 07:12

深度学习之学习（3-4）YOLOV4

简介目前的检测模型通常由两部分组成：Backbone：在ImageNet上预训练的网络主干（pre-trainedonImageNet）GPU：VGG、ResNet、ResNeXt、DenseNetCPU：SqueezeNet

light169·2022-03-15 07:11

轻量级神经网络：Xception、ShuffleNet、SkipNet、MobileNet、GhostNet、

参考文章：优秀的系列文章https://www.jianshu.com/u/4a95cf020626【模型压缩和加速】inception/mobilenet/squeezenet/shufflehttps

yiyayiya557·2022-03-01 07:13

轻量级神经网络总结（1）- SqueezeNet - Xception- MobileNet v1/v2 - ShuffleNet V1/V2 - MixNet

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

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

轻量化神经网络架构

转自：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

洛北辰南·2022-03-01 07:19

神经网络基础模型VGG、GoogLeNet（inception）、ResNet、dense Net、SqueezeNet、Xception的网络结构

?（1409.CVPR）VGG【论文原文】以下：GoogLeNet:inceptionV1、V2、V3、V4、Inception-ResNetV1、V2：【详解参考】?（1409.CVPR）inceptionV1：GoingDeeperwithConvolutions【论文原文】上图所示：GoogLeNet有9个线性堆叠的Inception模块。它有22层（包括池化层的话是27层）。该模型在最后一

人工智障之深度瞎学·2022-02-17 07:49

OpenCV-Python实战（19）——OpenCV与深度学习的碰撞

dnn.blobFromImage()函数详解2.OpenCVDNN人脸检测器3.OpenCV图像分类3.1使用AlexNet进行图像分类3.2使用GoogLeNet进行图像分类3.3使用ResNet进行图像分类3.4使用SqueezeNet

盼小辉丶·2022-02-15 19:00

深度学习_经典网络_SqueezeNet详解

SqueezeNet论文地址论文中作者在保证精度不损失的同时，将原始AlexNet压缩至原来的510倍。

【WeThinkIn】的主理人·2022-02-15 07:59

关键点检测项目代码开源了！

作者：闫永强，算法工程师，Datawhale成员本文通过自建手势数据集，利用YOLOv5s检测，然后通过开源数据集训练squeezenet进行手部关键点预测，最后通过指间的夹角算法来判断具体的手势，并显示出来

·2022-02-09 11:59

Caffe Model Zoo

有许多分类的预训练模型及网络结构，我自己训练过的模型总结在Github上，基本上涵盖了大部分的分类模型，包括AlexNet，VGG，GoogLeNet，Inception系列，ResNet，SENet，DenseNet，SqueezeNet

SnailTyan·2022-02-07 07:51

卷积神经网络基础知识二

卷积神经网络的发展关于卷积神经网络的原理部分可以来这知乎【哈喽】卷积神经网络基础知识一https://zhuanlan.zhihu.com/p/377435159二.超全卷积神经网络模型（LeNet–AlexNet–GoogLeNet–SqueezeNet–ResNet–DenseNet–MobileNet

啊还没想好·2021-06-07 09:14

卷积神经网络和迁移学习的pytorch实现

卷积神经网络和迁移学习1查看和下载常见CNN预训练模型的方法（AlexNet、GooLeNet、DenseNet、VGG、ResNet、NASNet、MobileNet、SqueezeNet等）（1）使用

ajiujiujiu·2021-04-29 21:50

SqueezeNet

TheSqueezeNetarchitectureSmallerCNNsofferatleastthreeadvantages:lesscomputation,lessbandwidthandmorefeasibletodeployonFPGAs.SqueezeNetachievesAlexNet-levelaccuracyonImageNetwith50xfewerparameters.Addi

信步闲庭v·2021-03-10 10:32

SqueezeNext

SqueezeNext:Hardware-AwareNeuralNetworkDesign这是squeezenet的升级版，俗称squeezenetV2版本在论文中作者指出SqueezeNext参数量是比

半成品文艺青年·2021-01-26 14:48

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

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

JNI实战-Android深度学习模型部署

java->javac->.class->javah-jni->.hC/C++实现.h中声明的方法添加并编写.mk文件实例：https://github.com/nihui/ncnn-android-squeezenet

licc92·2020-09-16 23:29

squeezenet论文阅读笔记

squeezenet的首要目的是采用现有模型并以有损方式u压缩。之前也有人提过网络剪枝这一概念，即用零来替换小于某一个值的参数，使网络稀疏化。

moxi_baba·2020-09-16 04:33

轻量化网络：SqueezeNet解析

原文：SqueezeNet:AlexNet-Levelaccuracywith50Xfewerparametersand<0.5MBmodelsize论文链接：https://arxiv.org/abs

zhw864680355·2020-09-14 01:03

caffe环境配置

个人的计划是分成配置和运行官方教程，利用自己的数据集进行训练和利用caffe来实现别人论文中的模型(目前在尝试的是轻量级的SqueezeNet)三步

Chasen_y·2020-09-13 14:02

MATLAB对Squeezenet模型进行迁移学习

使用MATLAB自带的Squeezenet模型进行迁移学习，若没有安装Squeezenet模型支持工具，在命令窗口输入squeezenet，点击下载链接进行安装。

路人·2020-09-13 10:05

轻便网络之SqueezeNet

论文：SQUEEZENET:ALEXNET-LEVELACCURACYWITH50XFEWERPARAMETERSAND<0.5MBMODELSIZE代码：https://github.com/DeepScale

perfects110·2020-09-11 15:41

Pytorch预训练模型以及修改

htmlPytorch预训练模型以及修改pytorch中自带几种常用的深度学习网络预训练模型，torchvision.models包中包含alexnet、densenet、inception、resnet、squeezenet

思予象·2020-09-10 16:28

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

Caffe2模型载入及调用预测数据

python-mcaffe2.python.models.download-isqueezenet【网络环境不允许】https://s3.amazonaws.com/download.caffe2.ai/models/squeezenet

天然玩家·2020-08-26 12:03

模型压缩经典论文SqueezeNet:AlexNet level accuracy with 50x fewer parameters and less 0.5MB model size论文详解

ICLR2017的SqueezeNet为模型压缩领域最经典的文章之一。

祥瑞Coding·2020-08-24 17:46

轻量级网络：MobileNet和SqueezeNet的比较

SqueezeNet：2016年MobileNet：2017年Google同样把是Alexnet参数量1/50的参数量，mobilenet速度比alexnet快10倍，而squeezenet没有太大提升

那年聪聪·2020-08-24 14:47

深度学习模型压缩方法集合

1.before目前深度网络模型压缩方法主要有以下几个方向：更精细的模型设计：SqueezeNet、MobileNet等模型裁剪：队训练好的模型找到一种评价手段，剔除不重要的connections和filrers

wangyi4422·2020-08-24 03:28

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

神经网络瘦身：SqueezeNet

姓名：宋子璇学号：16020199060转载自：https://zhuanlan.zhihu.com/p/34333576【嵌牛导读】：神经网络瘦身【嵌牛鼻子】：SqueezeNet【嵌牛提问】：SqueezeNet

szx_330d·2020-08-23 15:50

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

记录pytorch实现谷歌模型

在迁移学习中，我们需要对预训练的模型进行fine-tune，而pytorch已经为我们提供了alexnet、densenet、inception、resnet、squeezenet、vgg的权重，这些模型会随

zouxiaolv·2020-08-19 06:18

特征提取模型的轻量化之路（一）

文章目录一、参数量和理论计算量1、计算公式：二、轻量级网络1、[SqueezeNet](https://arxiv.org/pdf/1602.07360.pdf)2、深度可分离卷积2.1、普通卷积2.2

Soul·Top·2020-08-19 05:48

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

pytorch学习笔记——mini SqueezeNet（15）

之前的紧凑型网络存在着明显的欠拟合问题。为了进一步在参数容量不变的情况下增大网络的容量，我们参考SqeezeNet的设计理念：主干网络之前使用卷积进行升通道，连续采用Fire模块来进行挤压与扩张，以减小参数数量。基于此，我们构建了我们的miniSqueezeNet，用于该数据集上的分类任务。我们的网络架构如下：CompactNet((conv1):Sequential((0):Conv2d(1,1

wuzhiyuan2000·2020-08-17 03:22

2018-04-Towards High Performance Video Object Detection for Mobiles-论文阅读笔记

整个网络端到端训练，在VID达到60.2的mAP，跑到25帧的速度（HuaWeiMate8）引言：虽然一些工作针对轻量型的网络，比如SqueezeNet，MobileNet和Shu

华山汉灵·2020-08-16 18:13

pytorch加载默认模型位置

在使用pytorch之时，免不了要加载预习训练好的默认模型，如使用models.squeezenet1_1，此时会默认将模型加载在~/.torch/models/文件夹下，可以使用对环境变量的操作将其路径改变

这是一只小菜鸡·2020-08-14 21:51

pytorch模型初始化

importtorchvision.modelsasmodelsresnet18=models.resnet18()alexnet=models.alexnet()squeezenet=models.squeezenet1

深度学习博士/算法工程师·2020-08-13 10:30

移动端网络模型总结

移动端网络模型SqueezeNetICLR-2017-SqueezeNet-伯克利&斯坦福背景：从block内部构件组合角度考虑，基于AlexNet网络做的相关改进创新点：将3x3卷积替换成1x1卷积(

wonengguwozai·2020-08-12 14:26

【卷积网络模型系列】轻量级卷积网络SqueezeNet的介绍与实现（Pytorch,Tensorflow）

一、背景介绍在2012年AlexNet问世以为，卷积神经网络在图像分类识别，目标检测，图像分割等方面得到广泛应用，后续大牛们也提出了很多更优越的模型，比如VGG,GoogLeNet系列，ResNet,DenseNet等。伴随着精度的提升，对应模型的深度也随着增加，从AlexNet的7层，到16层VGG，再到GoogLeNet的22层，再到152层ResNet，更有上千层的ResNet和DenseN

9完美并不美·2020-08-08 22:19

特征提取网络（分类）

models.resnet18(pretrained=True)vgg16=models.vgg16(pretrained=True)alexnet=models.alexnet(pretrained=True)squeezenet

AIchiNiurou·2020-08-07 21:35

在linux下shell脚本中if中用到or怎么写

在使用ＮCS2的测试程序demo_squeezenet_download_convert_run.sh时，一旦添加“-dMYRAID”，总是出现错误：.

tumblerman·2020-08-05 14:47

深度学习方法（七）：最新SqueezeNet 模型详解，CNN模型参数降低50倍，压缩461倍！...

欢迎转载，转载请注明：本文出自Bin的专栏blog.csdn.net/xbinworld。技术交流QQ群：433250724，欢迎对算法、技术感兴趣的同学加入。继续前面关于深度学习CNN经典模型的整理，之前介绍了CNN网络Lenet，Alexnet，Googlenet，VGG，DeepResidualLearning(点击查看)的网络结构。本文讲一下最新由UCBerkeley和Stanford研究

weixin_30767921·2020-08-04 04:13

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

52.AlexNet3.ZFNet3.VGGNet4.GoogLeNet4.1GoogLeNetV14.2GoogLeNetV2,V34.3GoogLeNetV45.ResNet6.DenseNet7.SqueezeNet8

无崖子0·2020-08-01 01:12

Windows Caffe 学习笔记 caffe-windows(CPU)配置与利用mnist数据集训练第一个caffemodel