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Lite-HRNet学习记录（一）
文章目录 一、预备知识1.1 卷积深度可分离卷积（Depthwise separable Convolution）分组卷积（Group Convolution） 1.2 MobileNet一个问题 1.3 ShuffleNetchannel shufflepointwise group convolutionsShuffleNet unitShuffleNet 1.4 SE模块Squeeze操作Excitation操作SE模块的加载ShuffleNet V2: Practical Guidelines for Efficient CNN Architecture Design
1. 摘要 最近，神经网络的架构设计都是基于计算复杂度的间接度量，比如 FLOPs。然而，直接的度量比如运行速度，其实也会依赖于内存访问和平台特性等其它因素。 因此本文建议直接在目标平台上用直接度量进行测试。基于一系列控制条件实验，作者提出了设计高效网络结构的一些实用指导思想，ShuffleNet: An Extremely Efficient Convolutional Neural Network for Mobile Devices
1. 摘要 作者介绍了一种计算非常高效的 CNN 结构称之为 ShuffleNet，它是专门为计算资源非常有限的移动设备设计的。 这种新的结构主要用到了两种操作：分组点卷积（pointwise group convolution ）和通道打乱（channel shuffle），这可以极大降低计算代价同时保持模型的准确率。 2. 介绍和ShuffleNet: 一个极端高效的移动端卷积神经网络
码字不易，欢迎点赞。文章同步发布在公众号：CV前沿 在上一篇文章中，我们已经介绍了一种针对移动端和嵌入式设备的卷积神经网络—-MobileNet。今天我们要介绍的是旷视科技在2017年12月份提出的更加高效的移动端卷积神经网络—-ShuffleNet。 在ShuffleNet网络中使用了两个创新的操ShuffleNet
文章目录 一、ShuffleNet An Extremely Efficient Convolutional Neural Network for Mobile Devices https://www.cnblogs.com/seniusen/p/12047940.html 一、ShuffleNet An Extremely Efficient Convolutional Neural Network for Mobile DevicesShuffleNet系列之ShuffleNet_v1
导言： shuffleNet_v1在MobileNet_v1后，MobileNet_v2前提出。ShuffleNet系列也是针对移动端部署而提出的模型。ShuffleNet_v1结合了depthwise separable convolution和group convolution，提出了包含pointwise group convolution 和channel shuffle两项操作的ShuffleNet UniShuffleNet: An Extremely Efficient Convolutional Neural Network for Mobile Devices
1. 摘要 作者介绍了一种计算非常高效的 CNN 结构称之为 ShuffleNet，它是专门为计算资源非常有限的移动设备设计的。 这种新的结构主要用到了两种操作：分组点卷积（pointwise group convolution ）和通道打乱（channel shuffle），这可以极大降低计算代价同时保持模型的准确率。 2. 介绍和ShuffleNet论文学习
ShuffleNet(2017) 论文 Abstract 本文引入了一个用于移动端的高效CNN，这一新的体系结构使用了2种新的操作：①pointwise group convolution & channel shuffle, 能够极大地简化计算并保持准确率。 （效率>MobileNet) 与流行的结构相比，ShuffleNet使用了更多的feature map channels，能够编ShuffleNet系列学习笔记
ShuffleNet是旷世提出的高效轻量化网络，是一款很值得一提的轻量化网络，其相关论文也是很有价值的。 ShuffleNet V1 该网络提出于2017年，论文为《ShuffleNet: An Extremely Efficient Convolutional Neural Network for Mobile Devices》。 由于Xception和ResNeXt中存在大量密集的1*1ShuffleNet
ShuffleNet ShuffleNet是Face++在2017年发布的一个极有效率且可以运行在手机等移动设备上的网络结构，文章也发表在了CVPR2018上，原文可见ShuffleNet: An Extremely Efficient Convolutional Neural Network for Mobile Devices。 摘要 我们介绍了一个计算效率极高的CNN架ShuffleNet V1/V2 | 轻量级深层神经网络
1.简介 ShuffleNet V1是Face++于2017年提出的轻量级深层神经网络。作者在2018年又提出了基于V1版本改进的ShuffleNet V2版本。ShuffleNet V1中的核心思想为group结合shuffle操作来改进传统的ResNet的block。而ShuffleNet V2则根据相同的FLOPs（float-point operations，乘积数量）情shuffleNet v2
论文名称：ShuffleNet V2: Practical Guidelines for Efficient CNN Architecture Design 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