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
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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...
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2021-06-15 20:33:58
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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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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
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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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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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
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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
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2023-04-04 20:59:16
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ShuffleNet是Face++的一篇关于降低深度网络计算量的论文，号称是可以在移动设备上运行的深度网络。这篇文章可以
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2023-05-05 16:58:09
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1、概述换了个固态硬盘，本想装最新的系统mint 19，谁知道却是个坑，NVIDIA驱动和CUDA工具老是装不上去，各种问题，折腾了几天，还是用回了原来的系统。不过，这次软件改了一下，使用了python3.5+tensorflow1.9+CUDA9.0 。这一讲，来学学非常热门的人脸识别。首先介绍MTCNN原理，然后介绍如何利用深度卷积网络提取人脸特征，以及如何利用提取的特征进行人脸识别，最后，
2018年提出，论文地址ShuffleNet: An Extremely Efficient Convolutional Neural Network for Mobile Devices, ShuffeNet V2: Practical Guidelines for Effcient CNN Architecture Design卷积的group操作从AlexNet就已经有了，当时主要是解决模型
ShuffleNet-V2是旷视推出的继ShuffleNet-V1的轻量级网络模型，旨在不过多牺牲模型性能的同时大幅度减小模型的尺寸和加快模型的
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
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2021-07-31 17:58:27
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文章目录轻量级神经网络——shuffleNetshuffleNet2G1：输入输出通道数相同，MAC最小✨✨✨G2：分
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2023-04-04 20:59:27
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torch.utils.data.DataLoader是pytorch提供的数据加载类，初始化函数如下：torch.utils.data.DataLoader(dataset,batch_size=1, shuffle=False,
sampler=None,batch_sampler=None, num_workers=0,
collate_fn=<function default_c
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2023-06-19 14:01:21
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卷积神经网络过拟合卷积神经网络正则化和Dropout神经网络的学习能力受神经元数目以及神经网络层次的影响，神经元数目越大，神经网络层次越高，那么神经网络的学习能力越强，那么就有可能出现过拟合的问题；(通俗来讲：神经网络的空间表达能力变得更紧丰富了) Regularization：正则化，通过降低模型的复杂度，通过在cost函数上添加一个正则项的方式来降低overfitting，主要有L1和L2两种
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...
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2022-04-24 11:30:08
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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
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2021-06-10 14:41:30
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本文介绍了ShuffleNet的相关内容，ShuffleNet是旷视推出的轻量级网络模型，旨在不过多牺牲模型性能的同时大幅度减小模型的尺寸和加
