squeezenet

/demo_squeezenet_download_convert_run.sh显示Download Failed的解决方法

/demo_squeezenet_download_convert_run.sh这一步总是报错:requests.exceptions.ConnectionError:HTTPSConnectionPool
六六六六神·2020-07-29 14:24

SqueezeNet猫狗识别

caffe训练数据准备新建data存放训练数据,test_data存放测试数据,data,test_data目录下新建每个类别对应的文件夹,用于存放每个类别的图片,例如,分为cat,dog两类,则分别新建目录cat,dog,/home/data/cat/home/data/dog/home//test_data/cat/home//test_data/dog数据转换为caffe训练数据格式训练数据
imperfect00·2020-07-28 13:53

SqueezeNet/SqueezeNext简述 | 轻量级网络

SqueezeNet系列是比较早期且经典的轻量级网络，SqueezeNet使用Fire模块进行参数压缩，而SqueezeNext则在此基础上加入分离卷积进行改进。
晓飞的算法工程笔记·2020-07-28 02:14

轻量化网络-squeezeNet、MobileNet、ShuffleNet

对于轻量化的网络设计，目前较为流行的有SqueezeNet、MobileNet、ShuffleNet等结构。
蜡笔小新灬·2020-07-14 20:38

pytorch使用torchvision0.2版本-SqueezeNet报错问题解决：Calculated output size: (5x0x0). Output size is too small

torchvision0.2版本-SqueezeNet报错问题解决问题描述如下：下面为网络结构代码：torchvision0.2.0定义的squeezenet.pytorchvision0.3.0定义的
jsk_learner·2020-07-14 12:16

SqueezeNet网络学习笔记

SqueezeNet网络学习笔记首先SqueezeNet整体结构大致为：在常规的卷积网络之中，加入几组由Fire模块构成的单元，如图所示：（图片取自知乎：https://zhuanlan.zhihu.com
着魔村民·2020-07-12 13:13

pytorch预训练

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
zhu_Lydia·2020-07-10 14:40

pytorch之调用resnet、alexnet、vgg、squeezenet、densenet、inception预训练模型

pytorch调用resnet、alexnet、vgg、squeezenet、densenet、inception预训练模型from__future__importprint_functionfrom_
朴素.无恙·2020-07-10 09:40

pytorch 加载已训练好的(.pth)格式模型

文章目录1简介2下载相应模型3加载已保存的模型参考链接：网盘下载链接：1简介pytorch里有一些非常流行的网络如resnet、wide_resnet101_2、squeezenet、densenet等
water19111213·2020-07-10 06:15

【深度学习--图像分类】10分钟了解下图像识别库imageAI

提供用于图像预测的4种算法包括SqueezeNet，ResNet，InceptionV3和DenseNet。
开心果汁·2020-07-10 04:31

轻量级实时语义分割经典BiSeNet

目前，轻量级模型主要有SqueezeNet、MobileNet系列和ShuffleNet系列等，这些模型在图像分类领域取得了不错的效果，可以作为基本的主干网络应用于语义分割任务当中。
小镇大爱·2020-07-09 23:49

Caffe2 Tutorials[0]

本系列教程包括9个小节，对应Caffe2官网的前9个教程，第10个教程讲的是在安卓下用SqueezeNet进行物体检测，此处不再翻译。另外由于栏主不关注RNN和LSTM，所以栏主不对剩下两个教程翻译。
少侠阿朱·2020-07-08 11:38

caffe中train.sh参数解析

/solver.prototxtWEIGHTS=/home/aicrobo/caffe-yolo/firemodule/squeezenet_v1.0.caffemodel$CAFFE_HOME/build
Kaige_Zhao·2020-07-06 22:54

PyTorch预训练模型图像分类之一

提前去下载好squeezenet1_1-f364aa15.pth，放到自己pytorch的安装路径里，比如我的是下面的pthfile下载方式：https://github.com/pytorch/vision
张知府·2020-07-06 12:01

模型压缩名词理解

模型设计压缩全连接网络到卷积神经网络全局池化和1x1卷积NIN相对于AlexNetvgg、googleNet、SqueezeNet卷积拆分vgg相对于AlexNet2个3x3替代一个5x5googleNet
xyz2107605729·2020-07-06 09:39

CNN的稀疏结构分析-CVPR2018

文章地址：CVPR2018高效小网络探秘...CVPR2018高效小网络探秘II...本文介绍、梳理和对比高效小网络，包括早期的经典模型SqueezeNet,MobileNet(V1),和CVPR2018
wishchin·2020-07-06 07:28

运行OpenVINO的demo示例时遇到的小问题

安装好OpenVINO后，运行demo程序时遇到如下问题：运行demo_squeezenet_download_convert_run.bat*###############||RunInferenceEngineclassificationsample
William_Chan_6·2020-07-06 05:51

深度学习模型压缩方法和框架

模型压缩的两种方法：一、设计轻量级的模型（SqueezeNet，MobileNet，ShuffleNet等）：不需要压缩。
有石为玉·2020-07-06 03:27

模型压缩和加速，量化

1.方案介绍2、总结方法：量化方式：二值化网络，三值化网络，深度压缩深度压缩包括(针对Alexnet,VGG这种冗余的网络来说效果不错，但对于squeezenet,mobilenet来说效果不佳）：1）
hi我是大嘴巴·2020-07-06 02:28

SqueezeNet模型参数降低50倍，压缩461倍

DenseNetCNN网络从Lenet，Alexnet，Googlenet，VGG，DeepResidualLearning，FractalNet，DenseNet。网络越来越深，越来越宽。参数越来越大。12G的显存都不够。在保存精度的同时，尽量减少参数很重要。这里有很多方法，模型剪枝等，这里从网络设计上介绍。本文讲一下最新由UCBerkeley和Stanford研究人员一起完成的SqueezeN
deep_learninger·2020-07-05 18:08

Residual Squeeze VGG16

QQ群：6218886281.本文的贡献：使用SQUEEZENET改进的FireModule即（ResSquVGG16）来压缩VGG16模型，在MITPlaces365标准场景数据集上训练。
_顺其_自然·2020-07-05 05:21

SqueezeNet/SqueezeNext简述 | 轻量级网络

SqueezeNet系列是比较早期且经典的轻量级网络，SqueezeNet使用Fire模块进行参数压缩，而SqueezeNext则在此基础上加入分离卷积进行改进。
VincentLee·2020-07-05 01:42

intel_NCAPPZOO_example的例程笔记

/ncappzoo/caffe/SqueezeNet/graph./ncappzoo/caffe/SSD_MobileNet/graph./ncappzoo/ca
pcyouid·2020-07-05 01:57

自动驾驶系统进阶与项目实战（三）基于全卷积神经网络的点云三维目标检测和ROS实战

自动驾驶系统进阶与项目实战（三）基于全卷积神经网络的点云三维目标检测和ROS实战前面入门系列的文章中我介绍了几种点云三维分割/目标检测模型，在做点云预处理上，有通过球面投射（SqueezeNet）得到深度图的
AdamShan·2020-07-04 04:47

OpenVINO之六：转换MXNet模型

12OpenVINO支持的MXNet模型2-1Classificationmodels:VGG-16VGG-19ResNet-152v1SqueezeNet_v1.1InceptionBNCaffeNetDenseNet
mingo_敏·2020-07-04 01:39

SqueezeNet/SqueezeNext简述 | 轻量级网络

SqueezeNet系列是比较早期且经典的轻量级网络，SqueezeNet使用Fire模块进行参数压缩，而SqueezeNext则在此基础上加入分离卷积进行改进。
晓飞的算法工程笔记·2020-07-02 10:00

ImageAI (四) 使用Python快速简单实现自定义预测模型的训练 Custom Model Training

地址准备工作以及ImageAI的安装见图片预测ImageAI(一)物体检测ImageAI(二)视频中物体检测ImageAI(三)CustomModelTraining与之前类似，ImageAI提供了4种算法（SqueezeNet
alphaTao·2020-06-30 18:28

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

性能提升方法本文github链接1.小模型mobilenet,更精细模型的设计，紧致网络设计mobilenetsqueezenetshufflenetMobileNet逐通道卷积+普通点卷积SqueezeNet1
EwenWanW·2020-06-30 01:06

AlexeyAB DarkNet YOLOv3框架解析与应用实践（六）

AlexeyABDarkNetYOLOv3框架解析与应用实践（六）TinyDarknet听过很多人谈论SqueezeNet。SqueezeNet很酷，但它只是优化参数计数。
wujianming_110117·2020-06-29 21:40

卷积神经网络CNN经典模型整理Lenet，Alexnet，Googlenet，VGG，Deep Residual Learning,squeezenet

关于卷积神经网络CNN，网络和文献中有非常多的资料，我在工作/研究中也用了好一段时间各种常见的model了，就想着简单整理一下，以备查阅之需。如果读者是初接触CNN，建议可以先看一看“DeepLearning（深度学习）学习笔记整理系列”中关于CNN的介绍[1]，是介绍我们常说的Lenet为例，相信会对初学者有帮助。Lenet，1986年Alexnet，2012年GoogleNet，2014年VG
2014wzy·2020-06-27 09:46

pytorch 加载(.pth)格式的模型

有一些非常流行的网络如resnet、squeezenet、densenet等在pytorch里面都有，包括网络结构和训练好的模型。
z智慧·2020-06-27 08:45

SqueezeNet 神经网络简介与代码实战

1.介绍SqueezeNet是2016提出的，虽然比较老，但也有值得学习的地方，比如通过1x1的卷积来减少featuremap的维数，更加详细的介绍可以参见：SQUEEZENET:ALEXNET-LEVELACCURACYWITH50XFEWERPARAMETERSAND
时光碎了天·2020-06-27 06:04

RuntimeError: Could not open file SqueezeNet_deploy.prototxt

运行caffe代码时,加载模型prototxt文件:importsysimportosimportnumpyasnpimportpicklehelp_='''Usage:decode.pySetvariableCAFFE_ROOTasrootofcaffebeforerunthisdemo!'''iflen(sys.argv)!=4:printhelp_sys.exit()else:prototx
imperfect00·2020-06-27 02:24

一种通用的图像预处理方式

图像像素处理正反向，使像素呈高斯分布：SQUEEZENET_MEAN=np.array([0.485,0.456,0.406],dtype=np.float32)SQUEEZENET_STD=np.array
一直再爬的蜗牛·2020-06-26 22:32

Person_CT:DenseNet,ResNet,SqueezeNet在同一数据集上的表现及分析

ResNet模型ResNet核心是通过建立前面层与后面层之间的“短路连接”（shortcuts，skipconnection），这有助于训练过程中梯度的反向传播，从而能训练出更深的CNN网络。ResNet引入残差结构，是为了解决深度网络退化问题，它是在原始网络增加’冗余层‘，‘冗余层’保证输入输出相同。但是不学习恒等映射的参数。学习的是一个0值，用学习残差F(x)=0更新该冗余层的参数来代替学习h
GoogleNovto·2020-06-26 03:41

pytorch 加载预训练模型

modelsimporttorchvision.modelsasmodelsresnet18=models.resnet18()alexnet=models.alexnet()vgg16=models.vgg16()squeezenet
shishi_m037192554·2020-06-24 11:42

《Computer vision》笔记-MobileNetV3（9）

Squeezenet[22]广泛使用1X1卷积，其挤压和扩展模块主要集中于减少参数数量。最近的工作将重点从减少参数转移到减少操作数（MADD）和实际预
l7H9JA4·2020-06-24 02:22

语义分割 | 轻量级实时分割经典BiSeNet及其进化BiSeNet V2

目前，轻量级模型主要有SqueezeNet、MobileNet系列和ShuffleNet系列等，这些模型在图像分类领域取得了不错的效果，可以作为基本的主干网络应用
AI算法修炼营·2020-05-15 23:54

神经网络瘦身：SqueezeNet

今年二月份，UCBerkeley和Stanford一帮人在arXiv贴了一篇文章：SqueezeNet:AlexNet-levelaccuracywith50xfewerparametersand<0.5MBmodelsize
Traphix·2020-03-14 00:06

ShuffleNet: An Extremely Efficient Convolutional Neural Network for Mobile Devices

由于微信群文件没有保存，我们没有查到组号，我们的成员是：刘博艺、刁颂辉、陈帆、李在林）ShuffleNet是旷视科技最近提出的一种计算高效的CNN模型，其和MobileNet和SqueezeNet等一样主要是想应用在移动端
刘博艺·2020-02-22 10:32

"深度学习+强化学习“原理+代码免费公开研习班学习资料

AI算法研讨会-第11期:deepcompression,squeezenet-预习资料(20170611)-链接：http://pan.baidu.com/s/1o78fHaU密码：9dy2AI算法研讨会
ciciNicole_7·2020-01-01 07:40

Caffe2 载入预训练模型（Loading Pre-Trained Models）[7]

你可以去看看有什么模型可用，然后替换下面代码中的squeezenet。python-mcaffe2.python
少侠阿朱·2020-01-01 07:30

不加班的秘诀：如何利用AOE快速集成NCNN!

在AOE开源工程里，我们提供了NCNN组件，下面我们以SqueezeNet物体识别这个Sample为例，来讲一讲NCNN组件的设计和用法。
普惠出行产品技术·2019-12-19 21:43

SqueezeNet的Tensorflow实现-源码分析

这里给出的是SqueezeNet的完整核心代码，核心的结构是fire模块。"""
深度学习模型优化·2019-12-18 15:01

轻量化模型之SqueezeNet

自2012年AlexNet以来，卷积神经网络在图像分类、目标检测、语义分割等领域获得广泛应用。随着性能要求越来越高，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GoogLeNet的22
jimchen1218·2019-11-28 10:00

轻量级CNN模型之squeezenet

SqueezeNet论文地址:https://arxiv.org/abs/1602.07360和别的轻量级模型一样,模型的设计目标就是在保证精度的情况下尽量减少模型参数.核心是论文提出的一种叫"firemodule
core!·2019-10-31 17:00

SqueezeNet网络模型详解

目录前言：SqueezeNet模型原理FireModuleSqueezeNet模型结构SqueezeNet模型特点SqueezeNet网络实现前言：CNN网络模型一直在追求识别成功率，从AlexNet到
猪崽滚滚·2019-10-19 20:12

SqueezeNet论文记录

摘要最近对于CNN的研究摘要集中在提高精度上，同样的精度下更小的CNN至少具有3个优点。(1).较小的CNN在分布式训练期间需要较少的服务器间的通信(2).较小的CNN需要更少的带宽将新模型从云端导出到自动驾驶的汽车上(3).较小的CNN更适合部署在内存有限的FPGA等硬件上。1INTRODUCTIONANDMOTIVATION对于同样的精度，可以有多种CNN架构可以达到这样的精度。但是更小的CN
小太栉·2019-10-12 14:47

Pytorch之CNN：基于Pytorch框架实现经典卷积神经网络的算法(LeNet、AlexNet、VGG、NIN、GoogleNet、ResNet)——从代码认知CNN经典架构

ResNet)——从代码认知CNN经典架构目录CNN经典算法细讲1、LeNet-52、AlexNet3、VGGNet4、GoogLeNet/Inception5、ResNetCNN轻量化经典结构及其演化1、SqueezeNet2
一个处女座的程序猿·2019-10-06 20:02

轻量级网络:mobilnetv1,mobilnetv1,shufflenet v1,shufflenet v2笔记

轻量级网络本文大纲squeezenet:还没写…mobilenetv1:《MobileNets:EfficientConvolutionalNeuralNetworksforMobileVisionApplications
星落秋风五丈原·2019-09-22 17:59
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