摘要：
SqueezeNet: AlexNet-level accuracy with 50x fewer parameters and <0.5MB model size 论文地址: Arxiv Paper Github: Caffe 设计理念： 使用1x1 conv 替换 3x3 conv 1x1con 阅读全文
摘要：
ShuffleNet: An Extremely Efficient Convolutional Neural Network for Mobile Devices 论文地址：Arxiv Paper GitHub: Tensorflow, Caffe 主要是在Xception的基础上进一步改进 Mo 阅读全文
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Xception: Deep Learning with Depthwise Separable Convolutions 论文地址: Arxiv Paper Xception 属于google Inception家族中的一员，演变过来的 Google Net Inception V3 输入input通过四个path，最后concat得到output 简化后... 阅读全文
摘要：
MobileNets: Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applications 论文地址： Arxiv Paper Github: Tensorflow, Caffe Related work 构建小的、高效网络的 阅读全文
摘要：
模型压缩出了一系列文章，包括 MobileNet，Xception，ShuffleNet，SqueezeNet等，对相关论文进行阅读与总结。 CNN模型设计研究点 模型压缩： 对pre-trained的模型进行压缩，使其变成小模型，如采用网络剪枝和量化等 layer优化： 采用1x1的小卷积核，可分 阅读全文