1.一 论文导读2.二 论文精读3.三 代码实现4.四 问题思索《》作者：单位：发表会议及时间：一 论文导读二 论文精读三 代码实现四 问题思索
原创
2021-08-10 13:41:38
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DL之ShuffleNet：ShuffleNet算法的架构详解相关文章DL之ShuffleNet：ShuffleNet算法的简介(论文介绍)、架构详解、案例应用等配图集合之详细攻略DL之ShuffleNet：ShuffleNet算法的架构详解DL之ShuffleNetV2：ShuffleNetV2算法的简介(论文介绍)、架构详解、案例应用等配图集合之详细攻略DL之Shuffl...
原创
2021-06-15 20:33:58
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ShuffleNet是一个轻量级的神经网络架构，适用于移动和边缘设备的图像分类任务。使用PyTorch实现ShuffleNet不仅能提高效率，还能方便地进行模型训练和测试。在这里，我将记录如何解决“ShuffleNet pytorch代码”问题的过程。
## 环境准备
在开始之前，需要确保你的开发环境与ShuffleNet所需的技术栈兼容。以下是建议的环境配置和安装方法。
### 版本兼容性
一、网络结构的主要改进： shufflenet v1主要提出了pointwise group convolution 和 channel shuffle 结构，在保持模型精度的前提下，进一步减小了网络的计算量 1、pointwise group convolution 自mobilenet v1出来 ...
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2021-09-05 21:41:00
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总结一下ShuffleNet相比MobileNet在网络结构上的改进。先讲讲MobileNet。MobileNet是一种轻量级网络，其运行方式决定其在CPU和GPU上运行速度的差距比普通卷积神经网络要小，因为其读取非连续内存的次数相比普通神经网络要小。为什么呢？因为MobileNet中的3X3卷积的输入是一张来自上一层的feature map，而非来自上一层的全部feature map。举个例子，
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2023-05-24 15:13:31
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代码已同步到Github：https://github.com/EasonCai-Dev/torch_backbones1 论文关键信息论文链接:ShuffleNet V2: Practical Guidelines for Efficient CNN Architecture Design论文主要提出了ShuffleNet-v2的轻量级网络结构，并针对如今CNN网络常用的深度分离卷积（depth
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2023-09-17 10:24:46
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1. 网络简介ShuffleNetV2 网络模型是在 2018 年，由旷视科技和清华研究组的相关学者在 ECCV 会议上提出的。该模型证明了在同等复杂度的情况下，ShuffleNetV2 要比 ShuffleNetV1 和 MobileNetV1 更加准确。这个网络的优势在于：（1）作为轻量级的卷积神经网络，ShuffleNetV2 相比其他轻量级模型速度稍快，准确率也更高；（2）轻量级不仅体现在
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2024-05-20 11:27:04
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官方参考：http://caffe.berkeleyvision.org/installation.html官方介绍是这样的：PythonThe main requirements are numpy and boost.python (provided by boo...
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2015-04-06 21:35:00
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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
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2018-07-30 20:47:00
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# 教你如何下载 PyTorch 自带模型 ShuffleNet
在机器学习和深度学习的领域，模型的重用是提高开发效率的重要方式。在这篇文章中，我将教你如何下载 PyTorch 自带的 ShuffleNet 模型。这篇文章将以流程和详细步骤的方式说明，帮助你更直观地理解整个过程。
## 流程步骤
在我们开始之前，让我们简要概述一下整个流程。
| 步骤 | 说明
原创
2024-10-21 06:58:38
158阅读
0.简介要读懂caffe，首先要熟悉Blob,Layer,Net,Solver这几个大类。这四个大类紧密相连，贯穿了整个caffe的结构，下面先分别简单地介绍一下这四个类的主
原创
2021-08-26 11:45:53
275阅读
目录一、前言二、网络结构及原理 （一）Group Convolution （二）Channel Shuffle （三）block （四）网络结构三、代码四、参数量五、训练结果六、完整代码一、前言 shuffleNet_v1是轻量级的网络，通
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2023-09-20 16:27:33
50阅读
sudo apt-get install libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libopencv-dev libhdf5-serial-dev protobuf-compilersudo apt-get i
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2024-10-24 10:56:12
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训练图片1075张，测试图片360参数设置net: "./image_train_val.prototxt"
test_iter: 271
test_interval: 100
base_lr: 0.01
display: 20
max_iter: 25000
lr_policy: "step&qu
原创
2018-01-23 11:38:03
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所在目录为: /src/caffe/proto 在caffe.proto中定义了很多结构化数据,比如LayerParameter、Datum、NetParameter、SolverParameter。你每实现一个新的层都必须修改LayerParameter，然后编译。
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2017-11-09 15:06:00
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Caffe is a popular deep learning framework that is widely used for developing and training machine learning models. One of its key advantages is its compatibility with Linux operating systems, making
原创
2024-04-22 10:50:53
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caffe.cpp文件完成对网络模型以及模型配置参数的读入和提取，提供了网络模型训练的入口函数train和对模型的测试入口函数test。文件中使用了很多gflags和glog指令，gflags是google的一个开源的处理命令行参数的库，glog是一个有效的日志记录工具。
补充一点CUDA中查询GPU设备属性的知识：
CUDA C中的cudaGetDeviceProperties函数可以很方
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2017-07-21 22:47:00
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知乎上这位博主画的caffe的整体结构：https://zhuanlan.zhihu./p/21796890?refer=hsmyy Caffe 做train时的流程图，://caffecn.cn/?/question/242
原创
2022-01-17 17:23:02
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文章目录轻量级神经网络——shuffleNetshuffleNet1逐点分组卷积(Pointwise group convolution)✨ et的三个版本都做了详细的介绍，读此篇之前，建议先了解MobileNet，特别是要对其中的深度可
原创
2023-04-04 20:59:16
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caffe可以分为3层结构：blob,layer,net 在layer中，input data用bottom表示，output data用top表示。每一个layer定义了三种操作，setup（Layer初始化），forward（正向传播，根据input计算output），backward（反向传播
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2017-10-17 17:10:00
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