Advertisement

轻量化网络综述PPT（包括SqueezeNet、Deep Compression、MobileNet V1和V2...）

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本PPT全面概述了轻量化网络的发展历程与技术要点，重点介绍了SqueezeNet、Deep Compression及MobileNet V1/V2等代表性模型的架构设计与性能优化策略。 本PPT综述了轻量化网络模型的压缩与加速技术，包括squeezeNet、Deep Compression、mobileNet v1、MobileNet v2以及ShuffleNet等多个重要模型的设计思路及实现方法。这些模型在保证精度的同时大幅减少了计算资源的需求，在移动设备和边缘计算场景中具有广泛的应用前景。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 轻量化网络综述PPT（包括SqueezeNet、Deep Compression、MobileNet V1和V2...）
    优质
    本PPT全面概述了轻量化网络的发展历程与技术要点，重点介绍了SqueezeNet、Deep Compression及MobileNet V1/V2等代表性模型的架构设计与性能优化策略。 本PPT综述了轻量化网络模型的压缩与加速技术，包括squeezeNet、Deep Compression、mobileNet v1、MobileNet v2以及ShuffleNet等多个重要模型的设计思路及实现方法。这些模型在保证精度的同时大幅减少了计算资源的需求，在移动设备和边缘计算场景中具有广泛的应用前景。
     
  • 关于轻量化网络的综述
    优质
    本文为读者提供了对轻量化网络的全面概述，涵盖了其设计原理、应用领域及未来发展趋势。适合研究者和开发者参考阅读。 这篇presentation包含了我对shuffleNet以及MobileNet v1 和 MobileNet v2的研究内容，并附有相关的参考文献。
     
  • 轻量级神经网络结构综述
    优质
    本文综述了近年来轻量级神经网络结构的研究进展，重点探讨了模型压缩、参数共享及深度可分离卷积等关键技术，并展望未来发展方向。 在深度学习技术不断取得突破的今天，深度神经网络已经成为解决各种复杂问题的重要工具，在图像识别、自然语言处理等领域表现出强大的能力。然而，随着人工智能技术和移动互联网的发展，用户对便携式设备提出了更高的要求，希望这些设备能够进行实时的图像处理、语音翻译和识别等任务。因此，在有限硬件资源的情况下运行高性能神经网络模型的需求日益增加，这促使了轻量级神经网络架构的研发。 轻量级神经网络的重要性显而易见：它们专为智能手机、可穿戴设备等资源受限环境设计，需要在保证性能的同时尽可能减少参数数量和计算复杂度。这些需求不仅要求模型体积小速度快，还必须降低能耗以适应实时处理的要求。 为了构建高效的轻量化神经网络架构，研究人员已经发展出多种方法。一种是人工优化现有结构或开发新的高效网络；另一种则是应用各种压缩算法来减小模型的参数数量和计算量，并尽量保持原有性能水平不变。这些技术包括权重量化、权重剪枝以及知识蒸馏等。 此外，基于神经架构搜索（NAS）的方法也被用于自动设计轻量化网络架构。这种方法可以探索更大的设计方案空间并发现创新性更强的设计方案，尽管它需要大量的计算资源支持，在轻量级模型开发中仍具有重要潜力。 目前，这些技术已被广泛应用于图像处理、自然语言理解和生成等多个领域，并且随着移动互联网的发展和用户需求的提升，未来对更高级别的神经网络架构的需求将不断增加。因此，自动化设计方法与压缩算法的研究将继续成为热点方向，以便在资源有限的情况下实现更好的性能表现。这不仅会改善用户体验，也将推动人工智能技术在更多领域的应用和发展。 总之,轻量级神经网络的设计是让便携式设备变得更加智能的关键所在。通过不断优化和创新可以构建出既能满足高性能需求又能在硬件受限条件下运行的高效模型，从而提升用户的使用体验并促进AI技术的进步与广泛应用。随着相关研究和技术的发展，未来轻量级架构设计将有广阔前景和发展空间。
     
  • Mobilenet-YOLO-Pytorch:涵盖mobilenet系列（v1，v2，v3...）及yolo系列（yolov3...）
    优质
    Mobilenet-YOLO-Pytorch是一个基于PyTorch框架开发的项目，集成了多种高效的轻量级模型和目标检测算法，包括Mobilenet v1/v2/v3及Yolov3等。 Mobilenet-YOLO-Pytorch 与我之前的项目相似，其损失函数与原始实现非常接近。该模型使用PyTorch实现了基于MobileNet的YOLO检测网络，并在VOC2007（包含07+12）数据集上进行了训练和测试。预训练图像网络未采用Coco。 以下是不同配置的结果： - MobileNetV2：352分辨率，精度为71.2 - MobileNetV3 要开始使用这个项目，请按照以下步骤操作： 1. 下载并解压VOCdevkit数据集（如果已存在该数据集，则可以跳过此步）。 2. 运行脚本以创建lmdb文件：`sh scripts/create.sh` 3. 开始训练模型：`sh scripts/train.sh` 演示版本可以通过执行相应的下载命令来获取，并将其保存在$ Mobilenet-YOLO-Pytorch / check目录中。
     
  • 轻量级CNN综述
    优质
    本文综述了轻量级卷积神经网络的研究进展与最新成果，探讨其设计原则、优化技术和应用场景。 常用轻量级卷积神经网络包括CondenseNet、DenseNet、MnasNet、MobileNets、MobileNetV2、NASNet、PVANET、ShuffleNet、ShuffleNetV2、SqueezeNet和Xception。
     
  • 针对MobileNet-v2网络的Deep Learning Toolbox模型：预训练图像分类工具箱
    优质
    本简介介绍基于MobileNet-v2架构的深度学习预训练模型，适用于图像分类任务。该工具箱利用MATLAB Deep Learning Toolbox提供高效资源消耗与快速推理能力。 MobileNetv2 是一个预训练模型，在 ImageNet 数据库的一个子集上进行了训练。该模型经过超过一百万张图像的训练，并能够将这些图像分类为1000个不同的对象类别，例如键盘、鼠标、铅笔和各种动物。 要安装 MobileNetv2 模型，请在您的操作系统或 MATLAB 中打开 mobilenetv2.mlpkginstall 文件以启动安装过程。此 mlpkginstall 文件适用于 R2019a 及更高版本的软件环境。 使用示例： - 访问已训练好的模型：`net = mobilenetv2();` - 查看网络架构细节 - 读取图像用于分类：`I = imread(peppers.png);` - 调整图片大小以匹配输入尺寸：`sz = net.Layers(1).InputSize; I = I(1:sz(1),1:sz(2),1:sz(3));` - 使用 MobileNetv2 对图像进行分类：`标签 = classify(net, I);`
     
  • MobileNet V1-V3系列
    优质
    MobileNet V1-V3系列是一系列由Google开发的轻量级卷积神经网络模型，旨在提供高效的计算资源利用和快速的推断速度，广泛应用于移动设备和嵌入式视觉应用。 MobileNet网络是由Google团队在2017年提出的，专注于移动端或嵌入式设备中的轻量级CNN网络。相比传统的卷积神经网络，在准确率略有下降的情况下大大减少了模型参数与运算量（相比于VGG16的准确率降低了0.9%，但其模型参数仅为VGG16的1/32）。MobileNet v2则是在CVPR 2018年提出的，相较于MobileNet v1在提高准确率的同时进一步减小了模型体积。而MobileNet v3发布于ECCV 2019年，在v3版本中结合了v1版的深度可分离卷积、v2版的Inverted Residuals和Linear Bottleneck，并新增了SE模块，同时利用NAS（神经结构搜索）技术来优化网络配置与参数。
     
  • 3-Matic 12.0 包括纹理化与轻量化 (x64)
    优质
    3-Matic 12.0是一款专为Windows x64系统设计的强大软件，专注于高效地对模型进行纹理处理和优化，以实现更佳的视觉效果及文件轻量化。 3-matic 12.0包含纹理化和轻量化功能，适用于64位系统。