转载请注明出处: https://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/9410540.html 论文: MobileNets: Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applications 网址: https://arxiv.org/abs/1704.04861?context=cs 非官方的pytorch代码: https://github.com/marvis/pytorch-mobil

作者:韩信子@ShowMeAI 教程地址:http://www.showmeai.tech/tutorials/37 本文地址:http://www.showmeai.tech/article-detail/269 声明:版权所有,转载请联系平台与作者并注明出处 收藏ShowMeAI查看更多精彩内容 前言 卷积神经网络的结构优化和深度加深,带来非常显著的图像识别效果提升,但同时也带来了高计算复杂度和更长的计算时间,实际工程应用中对效率的考虑也很多,研究界与工业界近年都在努力「保持效果的情况下压缩

转载请注明出处: https://github.com/qiu-deqing/FE-interview Table of Contents generated with DocToc FE-interview $HTML, HTTP,web综合问题 常见排序算法的时间复杂度,空间复杂度 前端需要注意哪些SEO web开发中会话跟踪的方法有哪些 <img>的title和alt有什么区别 doctype是什么,举例常见doctype及特点 HTML全局属性(global attribute)有哪些

Python 标准异常总结http://bbs.fishc.com/thread-45814-1-1.html(出处: 鱼C论坛) Python标准异常总结AssertionError    断言语句(assert)失败AttributeError    尝试访问未知的对象属性EOFError    用户输入文件末尾标志EOF(Ctrl+d)FloatingPointError    浮点计算错误GeneratorExit    generator.close()方法被调用的时候ImportEr

(该博文为原创,转载请注明出处   http://www.cnblogs.com/luyijoy/  by白手伊凡) 1.    基本概念 1)         Java为解释性语言,运行过程:程序源代码经过Java编译器编译成字节码,然后用JVM解释执行 2)         Java语言提供垃圾回收机制(GC),不需要程序显式地管理内存分配,引入finalize()方法会在回收前首先调用 3)         main是JVM程序识别的入口方法,public.static可互换顺序,main

在Stack Overflow上有这样的一个贴子<What’s your most controversial programming opinion?>,翻译成中文就是“你认为最有争议的编程观点是什么?”,不过,在400多个主回贴,以及千把个子回贴中,好像并不是很有争议,而是令人相当的茅塞顿开,下面罗列一些,并通过我自己的经历和理解发挥了一些,希望对你有帮助. 1) The only “best practice” you should be using all the time is “U

欢迎大家学习<十天学会web标准>,也就是我们常说的DIV+CSS.不过这里的DIV+CSS是一种错误的叫法,建议大家还是称之为web标准. 学习本系列教程需有一定html和css基础,也就是指您之前做过网页,会用表格布局.如果您刚开始学习网页制作,不知道什么是表格布局及html和css,建议您先去充电,否则学习本教程会非常吃力或者根本就听不懂. 由于时间关系,本教程只讲解一些基础知识,让您从原来的表格布局跨入到web标准(div+css)布局,会使用web标准制作出常见的页面,这也达到了本教

Cloudera Manager.CDH零基础入门.线路指导http://www.aboutyun.com/thread-9219-1-1.html(出处: about云开发) 问题导读:1.什么是cloudera CM .CDH?2.CDH.CM有哪些版本?3.CDH.CM有哪些安装方式?4.CDH如何开发? <ignore_js_op> 我们知道cloudera CDH 是为简化hadoop的安装,也对对hadoop做了一些封装.那么我们就像尝试学习cloudera.cloudera本质h

论文地址:MobileNets: Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applications 本文提出的模型叫MobileNet,主要用于移动和嵌入式视觉应用.该模型具有小巧.低延迟的特点.MobileNet在广泛的应用场景中具有有效性,包括物体检测,细粒度分类,人脸属性和大规模地理定位. MobileNet架构 深度可分解卷积(Depthwise Separable Convolution) MobileNet模

本文是 Google 团队在 MobileNet 基础上提出的 MobileNetV2,其同样是一个轻量化卷积神经网络.目标主要是在提升现有算法的精度的同时也提升速度,以便加速深度网络在移动端的应用.

谷歌论文题目: MobileNets: Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applications 其他参考: CNN模型之MobileNet Mobilenet网络的理解 轻量化网络:MobileNet-V2 Tensorflow实现参考: https://github.com/Zehaos/MobileNet 前言: 目前,CNN以及其他神经网络正在飞速发展与应用,为了追求高准确率,网络模型的深度和复杂度越来越

MobileNet,是针对移动和嵌入式设备的一类高效模型,基于流线型(streamlined)架构,使用深度可分离卷积(depthwise separable convolution)来构建轻量级深度神经网络. MobileNet提供两个全局超参数,能够有效地权衡延迟和精确率,并且可以根据实际问题的约束来选择大小合适的模型. 为了达到更高的准确率,网络通常会被构建得更深更复杂. 压缩预训练模型 直接训练小模型 深度可分离卷积 参考链接: https://arxiv.org/pdf/1704.04

虽然很多CNN模型在图像识别领域取得了巨大的成功,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 mobile net 和 shuffle net. 在介绍这几个轻量型的网络之前,我们先来看看,为什么卷积神经网络的运算功耗这么大. 卷积神经网络,顾名思义,就是会有很多的卷积运算,而卷积神经网络中,最费时间的就是其中的卷积运算.我们知道,一张 h×w"

我们知道,mobilenet是适用于移动端的深度学习网络,主要优点是参数少.模型小.准确率相比一些传统卷积损失少等特点. mobileNet之所以这么ok,是因为引入了Depthwise +Pointwise 的结构; 简而言之, Depthwise :就是在depth上面做文章,就是常说的channel ,对不同的channel使用不同的卷积核卷积提取特征 Pointwise:就是正常的卷积方式啦,但是是point的,就是对某一点,某一像素,所以kernel=[1,1],下图明了:

先来一波各版本性能展览: Pre-trained Models Choose the right MobileNet model to fit your latency and size budget. The size of the network in memory and on disk is proportional to the number of parameters. The latency and power usage of the network scales with th

前言 一.专注话题 重点话题 Retrain mobileNet (transfer learning). Train your own Object Detector. 这部分讲理论,下一篇讲实践. 其他资料 Convolutional neural networks on the iPhone with VGGNet 如何使用TensorFlow API构建视频物体识别系统 看上去有实践借鉴价值: http://blog.csdn.net/muwu5635/article/details/7

49个你应该了解的Android Studio技巧.插件与资源http://www.apkbus.com/blog-822721-72630.html(出处: 安卓巴士 - 安卓开发 - Android开发 - 安卓 - 移动互联网门户)

简介 图像分类对网络结构的要求,一个是精度,另一个是速度.这两个需求推动了网络结构的发展. resneXt:分组卷积,降低了网络参数个数. densenet:密集的跳连接. mobilenet:标准卷积分解成深度卷积和逐点卷积,即深度分离卷积. SENet:注意力机制. 简单起见,使用了[1]的代码,注释掉 layer4,作为基本框架resnet14.然后改变局部结构,验证分类效果. 实验结果 GPU:gtx1070 超参数:epochs=80,lr=0.001,optim=Adam 数据集:c

主要是四个文件 mnist_train.py #coding: utf-8 import os import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data import mnist_inference BATCH_SIZE = 100 LEARNING_RATE_BASE = 0.8 LEARNING_RATE_DECAY = 0.99 REGULARAZTION_RATE = 0.0001

翻译: http://baijiahao.baidu.com/s?id=1565832713111936&wfr=spider&for=pc http://baijiahao.baidu.com/s?id=1566004753349359&wfr=spider&for=pc ShuffleNet和MobileNet对比 https://xueqiu.com/3426965578/88678286 CVPR 2017精彩论文解读:对Xception一种深度可分离卷积的介绍 h

MobileNet (Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applications)--Google CVPR-2017 MobileNet引入了传统网络中原先采用的group思想,即限制滤波器的卷积计算只针对特定的group中的输入,从而大大降低了卷积计算量,提升了移动端前向计算的速度. 1.1 卷积分解 MobileNet借鉴factorized convolution的思想,将普通卷积操作分为两部分: Dept