摘要：
本文主要介绍 FBNet 系列，在这一篇会给大家带来三种版本的 FBNet 网络，从基本 NAS 搜索方法开始，到 v3 版本的独特方法。在本文中读者会了解到如何用 NAS 搜索出最好的网络和训练参数。 FBNet V1 模型 FBNetV1:完全基于 NAS 搜索的轻量级网络系列，结合了 DNAS 阅读全文
posted @ 2024-12-12 09:42
愿你都是喜欢
阅读(28)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
本文将会介绍 ESPNet 系列，该网络主要应用在高分辨率图像下的语义分割，在计算内存占用、功耗方面都非常高效，重点介绍一种高效的空间金字塔卷积模块（ESP Module）；而在 ESPNet V2 上则是会更进一步给大家呈现如何利用分组卷积核，深度空洞分离卷积学习巨大有效感受野，进一步降低浮点计算 阅读全文
posted @ 2024-12-12 09:41
愿你都是喜欢
阅读(18)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
在本文会介绍 MobileNet 系列，重点在于其模型结构的轻量化设计，主要介绍详细的轻量化设计原则，基于这原则，MobileNetV1 是如何设计成一个小型，低延迟，低功耗的参数化模型，可以满足各种用例的资源约束。可以更方便的实现分类，检测，嵌入和分割等功能。会结合目前较流行的深度学习技术，在 V 阅读全文
posted @ 2024-12-12 09:41
愿你都是喜欢
阅读(87)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
本文会介绍 ShuffleNet 系列，重点在于其模型结构的轻量化设计，涉及如何降低深度网络计算量，在本文中会着重会讲解逐点分组卷积(Pointwise Group Convolution)和通道混洗(Channel Shuffle)两种新的运算，而 V2 版本则会从设备运算速度方面考虑将网络进行轻 阅读全文
posted @ 2024-12-12 09:40
愿你都是喜欢
阅读(171)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
本文将介绍 SqueezeNet 系列网络，在轻量化模型这个范畴中，Squeezenet 是最早的研究。主要针对了一些组件进行轻量化。与以往的网络都只讲网络如何设计不同。SqueezeNext 则从硬件角度分析如何加速，从而更全面地了解网络结构的设计。 SqueezeNet 模型 SqueezeNe 阅读全文
posted @ 2024-12-12 09:39
愿你都是喜欢
阅读(65)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
自 Vision Transformer 出现之后，人们发现 Transformer 也可以应用在计算机视觉领域，并且效果还是非常不错的。但是基于 Transformer 的网络模型通常具有数十亿或数百亿个参数，这使得它们的模型文件非常大，不仅占用大量存储空间，而且在训练和部署过程中也需要更多的计算 阅读全文
posted @ 2024-12-12 09:39
愿你都是喜欢
阅读(34)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
在本文会接着介绍 CNN 模型的小型化，除了第二篇文章提到的三个模型外，在本文会继续介绍 ESPNet 系列，FBNet 系列，EfficientNet 系列和 GhostNet 系列。 ESPNet 系列 ESPNetV1 ESPNet V1：应用在高分辨图像下的语义分割，在计算、内存占用、功耗方 阅读全文
posted @ 2024-12-12 09:38
愿你都是喜欢
阅读(74)
评论(0)
推荐(0)
浙公网安备 33010602011771号