这里写目录标题MobileNet v1（2017）摘要模型结构depthwise convolution:pointwise convolution:引入超参数模型训练MobileNet v2（2018）ShuffleNet v1（2017）创新点示意图网络结构ShuffleNet v2（2018） MobileNet v1（2017）论文：MobileNets: Efficient Convo
在移动应用场景中，三维模型的重量对于应用的性能、流畅度和用户体验都有很大的影响。而三维模型轻量化技术可以通过减少模型数据的大小，从而降低模型对于移动设备资源的占用。下面我们来谈谈三维模型轻量化在移动应用场景的作用。 首先，三维模型轻量化技术可以降低模型对于移动设备资源的占用。移动设备的内存、存储和计算资源有限，而三维模型通常具有很高的多边形数量和复杂的纹理贴图，因此需要大量的计算资源和存储资源来处
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2023-09-08 08:58:24
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写了一个轻量级的Android操作数据库的ORM工具。方便Android定义数据库，操作数据库（增删改查），数据库更新，实现了Android对象与数据库对象之间的映射。源码地址：轻量级Android操作数据库ORM工具。可以直接gradle依赖~Android数据库操作工具使用步骤用Navicat（或其他工具）新建一个SQLite数据库文件，放在工程res文件下的raw文件夹里；继承Abstrac
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2024-09-04 05:47:18
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轻量化网络ShuffleNet一 论文研究背景、成果及意义现有方法（在此模型发表之前）本文方法本文成果二 ShuffleNet意义三 论文内容理解3.1 摘要核心3.2 分组卷积3.3 点卷积3.4 通道重排四 ShuffleNet基本结构单元4.1 卷积块特点4.2 FLOPs4.3 ShuffleNet网络构成五 ShuffleNet V2创新与改进四个新发现创新与改进 ShuffleNet
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2024-05-31 11:13:53
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© 作者｜刘子康本文梳理了一些Transformer常用的轻量化方法，并分领域的介绍了一些主流的轻量化Transformer。引言：近年来，Transformer模型在人工智能的各个领域得到了广泛应用，成为了包括计算机视觉，自然语言处理以及多模态领域内的主流方法。尽管Transformer在大部分任务上拥有极佳的性能，其过大的参数量限制了在现实场景下的应用，也给相关研究带来了困难，由此带来了Tra
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2024-05-21 19:10:27
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A.为什么需要轻量化网络？小模型有更高效的分布式训练效率。通信开销一直是分布式CNN训练的制约因素，在数据并行训练中，通信开销与模型参数是成比例的，模型越小，通信开销就越小。推送一个新模型到客户端，开销更小。例如自动驾驶领域，汽车辅助驾驶系统中的CNN模型在更新的时候需要更大的数据传输，以AlexNet为例，从服务器到客户端至少需要240MB 通信开销，更小的模型需要更少的开销，日常更新更容易。更
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2024-03-12 19:55:28
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提高网络的效率和减少网络参数、计算量是CNN网络发展的重要方向，这篇总结主要介绍squeezeNet、mobileNet、xception、shuffleNet。这四个模型的操作有类似的处理方式，也有互相值得借鉴的地方。下面将对这四个模型进行介绍，然后最后做一个总结分析以及展望。
一、简介 1， SqueezeNet: SqueezeNet对比
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2023-06-02 15:29:48
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论文：《ShuffleNet: An Extremely Efficient Convolutional Neural Network for Mobile Devices》—Face++1.shuffle具体来说是channel shuffle，是将各部分的feature map的channel进行有序的打乱，构成新的feature map，以解决group convolution带来的[信息流
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2024-06-24 05:22:53
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# 实现轻量化的深度学习网络模型
## 1.整体流程
下面是实现轻量化的深度学习网络模型的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 导入必要的库和模块 |
| 2 | 加载数据集 |
| 3 | 数据预处理 |
| 4 | 构建轻量化的深度学习网络模型 |
| 5 | 模型训练 |
| 6 | 模型评估 |
| 7
原创
2023-07-29 11:25:58
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网络模型像星际争霸,魔兽争霸这种即时战略都是基于P2P的网络模型. Unreal则是基于client server的模型.Epic说明了一些P2P网络模型的缺点:缺少persistence. 就是说所有玩家都要一起开始游戏, 玩家不能再游戏中途加入游戏. 这是因为在一个完全P2P的网络环境想加入一个新的客户端很难可扩展性差. 在P2P里面, 必须通过lock-step的方式,让所有客户端以一个固定
主要介绍从模型轻量化解决效率问题的角度出发，提出新的网络模型SqueezeNet，并分析了主要创新点Fire Module：Squeeze+Expand。
自 2012 年 AlexNet 以来，卷积神经网络在图像分类、目标检测、语义分割等领域获得广泛应用。随着性能要求越来越高，AlexNet 已经无法满足大家的需求，于是乎各路大牛纷纷提出性能更优越
# 实现轻量化点云深度学习网络的流程
在近年来的计算机视觉领，点云数据的使用和深度学习的结合逐渐成为一个热门的研究方向。对于一个刚入行的小白来说，理解如何实现轻量化点云深度学习网络是一个挑战。本文将为您提供详细的步骤和代码示例，以便于您更好地理解和实现这个任务。
## 流程概述
以下是实现轻量化点云深度学习网络的总体步骤：
| 步骤 | 描述
# 深度学习轻量化指标实现指南
深度学习模型的轻量化是为了使其能够在资源有限的设备上高效运行，以便更广泛地应用。以下是实现深度学习轻量化指标的步骤。
## 流程概述
以下是执行深度学习轻量化指标的流程表格：
| 步骤编号 | 步骤描述 | 所需时间 | 负责人 |
| -------- | ---------------------- | -------- |
作者 | 王山 仿真秀科普作者导读：轻量化是当今各整车厂在产品开发中无法回避的问题。当考虑到成本与工艺方面时，更是不容易解决的问题。对于高端车型，其较高的设计与生产成本允许其采用先进的轻量化设计与生产工艺，如碳纤维复合材料，铝镁合金材料，液压成型工艺，差厚板，激光拼焊等；对于低端车型来说，因较低的成本限制，则主要从结构设计角度来解决轻量化问题。但不论从材料，工艺还是结构方面实现轻量化，都
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2023-11-13 15:47:55
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文章目录1 前言2 神经网络计算复杂度衡量方式2.1 FLOPS / FLOPs2.2 速度3 轻量化网络四条实用性指导原则（Guidelines）4 ShuffleNet4.1 ShuffleNet Unit4.2 ShuffleNet整体结构 开始之前首先学习一个单词热热身： carefree 英[ˈkeəfriː] adj. 无忧无虑的; 无牵挂的; 不负责任
深度学习网络的轻量化 由于大部分的深度神经网络模型的参数量很大，无法满足直接部署到移动端的条件，因此在不严重影响模型性能的前提下对模型进行压缩加速，来减少网络参数量和计算复杂度，提升运算能力。 一、深度可分离卷积 了解深度可分离卷积之前，我们先看一下常规的卷积操作：对于一张 \(3 \times 1 ...
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2021-07-17 11:30:00
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# 项目方案：深度学习网络轻量化
## 背景
深度学习网络在计算机视觉、自然语言处理等领域取得了显著的成绩，但是由于深度学习模型的复杂性，其在移动设备和嵌入式系统上的应用受到了限制。为了在资源受限的环境中实现高性能的深度学习应用，需要对深度学习网络进行轻量化。
## 方案概述
本项目方案旨在提出一种深度学习网络轻量化的方法，通过减少模型的参数和计算量，从而在保持模型性能的同时，降低模型的复杂性
原创
2023-07-27 05:00:38
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导言新的CNN网络的提出，提高了模型的学习能力但同时也带来了学习效率的降低的问题（主要体现在模型的存储问题和模型进行预测的速度问题），这使得模型的轻量化逐渐得到重视。轻量化模型设计主要思想在于设计更高效的“网络计算方式”（尤其针对卷积方式），从而不损失网络性能的前提下，减少网络计算的参数。本文主要介绍其中的一种——MobileNet[1]（顾名思义，是能够在移动端使用的网络模型）。深度可分离卷积M
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2023-10-12 10:25:18
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一、空洞卷积1、dilated的好处就是不做pooling损失信息的情况下，加大了感受野，让每个卷积输出都包含较大范围的信息。在图像需要全局信息或者语音文本需要较长的sequence信息依赖的问题中，都能很好的应用空洞卷积。2、Deep CNN对于其他任务的一些致命性缺陷，较为著名的是：up-sampling和pooling layer的设计，在Hinton的演讲中也提到过：1）上采样和池化层是不
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2023-09-21 11:12:57
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概述卷积神经网络依靠神经网络中数以千万计的网络参数共同参与计算，存在网络结构复杂，运算量大，速度慢的缺点，并且很难移植到嵌入式设备中。随着网络模型层数越来越深，参数越来越多，减少他们的大小和计算损耗至关重要，特别是对于在线学习和增强学习这样的实时应用来说。不仅如此，近年来 VR，AR 以及智能可穿戴设备的高速发展，需要研究者们解决将大规模学习系统部署到移动设备上的问题。而达到这个目标需要从很多方
