2020年7月9日
轻量模型之ShuffleNet
摘要： 课程总结： 1.ShuffleNet创新点 分组点卷积，通道重排 2.分组点卷积 通道分组进行卷积 3.通道重排 4.ShuffleNet结构 5.ShuffleNetV2等改进点 总结： 深度可分离卷积和分组卷积之间的异同： https://zhuanlan.zhihu.com/p/6537795 阅读全文
posted @ 2020-07-09 23:13 sariel_sakura 阅读(605) 评论(0) 推荐(0) 编辑
轻量模型之SequeezeNet
摘要： 课程笔记 1.知识树 2.结构设计 3. Fire module 4. SqueezeNet结构设计 5.空间设计上的探索 总结 作业题 1：文字回答：Fire Module内部可以分为几部分？每部分的作用是什么？ Squeeze Layer压缩层、Expand Layer扩展层： Squeeze 阅读全文
posted @ 2020-07-09 22:24 sariel_sakura 阅读(552) 评论(0) 推荐(0) 编辑
轻量模型之Mobilenet
摘要： 课程摘要： 1.现有方法： 2.本文方法： 创新点：知识树： 3.模型结构 4.深度可分离卷积 5.超参数 6.MobileNet后续改进地方： MobileNetV2: MobileNetV3:三种模型对比： 作业1.推导：MobileNets中的深度可分离卷积与标准卷积的算力消耗之比？（inpu 阅读全文
posted @ 2020-07-09 21:28 sariel_sakura 阅读(819) 评论(0) 推荐(0) 编辑