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论文阅读笔记(一)——squeezenet
——论文阅读笔记(一)——squeezenet 前言 寒假希望自己能够有所提升吧，不要再当一个简单地代码搬运工，所以希望自己能够坚持下来每天阅读一些文章，然后进行总结，冲冲冲 1 论文简介 1.1关于文章 论文全称: SQUEEZENET: ALEXNET-LEVEL ACCURACY WITH 50X FEWER PARAMETERS AND <0SqueezeNet-Tensorflow 代码学习
代码下载网址：github 下载后将SqueezeNet文件夹放置在添加默认模块搜索路径：C:\Users\Zhang Yuan\Anaconda3\Lib\site-packages中 本人tf版本1.2.1 直接运行train_squeezenet.py 出现的问题如下： 无slim模块 下载slim模块，注意将BUILD文件删除，否则会出现ModuleNotFoundError: No轻量级CNN模型之squeezenet
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"fire module"的卷积方式. 设计策略 主要用1x1卷积核,而不是3x3. 减少3x3卷积核作用的channel. 推迟下采样的时间.以获取更大尺寸的feature map.这一点是处于精度的考虑.毕AOE工程实践-NCNN组件
作者：杨科 NCNN是腾讯开源的一个为手机端极致优化的高性能神经网络前向计算框架。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。 直接集成NCNN缺点 为SqueezeNet接入NCNN，把相关的模型文件，NCNN的头文件和库，JNI调用，前