3.3 SQUEEZENET 体系结构 我们现在描述了 SqueezeNet CNN 的架构。...https://github.com/forresti/SqueezeNet image.png 4 评估SQUEEZENET 在评估 SqueezeNet 时, 我们使用 AlexNet[4] 和相关的模型压缩结果作为比较的基准...SqueezeNet 是SR = 0.125的点。...· SqueezeNet 在Fire模块之间使用复杂的旁路连接。 我们在图2中画出了这三种 SqueezeNet 的变体。...我们按照图2中的三种结构训练了 SqueezeNet网络， 并比较了表3中的精度和模型大小。我们修正了微体系结构以匹配 SqueezeNet, 如表1在整个探索中所述。
02 SqueezeNet网络结构 SqueezeNet网络基本单元是采用了模块化的卷积，其称为Fire module。...中图和右图分别是引入了不同“短路”机制的SqueezeNet，这是借鉴了ResNet的结构。具体每个层采用的参数信息如表1所示。 ? 图2 SqueezeNet网络结构 ?...表1 SqueezeNet各层参数信息 下面说一下SqueezeNet的一些具体的实现细节： 在Fire模块中，expand层采用了混合卷积核1x1和3x3，其stride均为1，对于1x1卷积核，其输出...03 SqueezeNet性能 从网络结构来看，SqueezeNet也算是设计精良了，但是最终性能还是要实验说话。...04 SqueezeNet的TensorFlow实现 Fire模块中的expand层可以看成两个普通的卷积层，然后做concat，所以SqueezeNet很容易使用TensorFlow实现： class
我们这一节就重点介绍一下SqueezeNet的结构特点。Sqeeze是英文压榨的意思，虽然看上去有点形象，确实压榨出了不少的空间——其实也证明AlexNet提供的参数们是多么冗余。...上面这个图表表示了一个SqueezeNet网络中，在Pruning后的模型尺寸对比。...这个表从上到下分别描述了4种的AlexNet和3种SqueezeNet的性能指标。...，以及做过Deep Compression的SqueezeNet，和仅用6bit的数据来表示权值的DeepCompression SqueezeNet。...最下面的这个DeepCompression SqueezeNet比起AlexNet，压缩率达到了1:510，可以说非常高了，仅有0.47MB大小。
02.SqueezeNet网络结构 SqueezeNet网络基本单元是采用了模块化的卷积，其称为Fire module。...图1 Fire模块的基本结构示意图 整个SqueezeNet就是使用Fire基本模块堆积而成的，网络结构如图2所示，其中左图是标准的SqueezeNet，其开始是一个卷积层，后面是Fire模块的堆积，值得注意的是其中穿插着...图2 SqueezeNet网络结构 表1 SqueezeNet各层参数信息 下面说一下SqueezeNet的一些具体的实现细节： 在Fire模块中，expand层采用了混合卷积核1x1和3x3，其stride...03.SqueezeNet性能 从网络结构来看，SqueezeNet也算是设计精良了，但是最终性能还是要实验说话。...04.SqueezeNet的TensorFlow实现 Fire模块中的expand层可以看成两个普通的卷积层，然后做concat，所以SqueezeNet很容易使用TensorFlow实现： class
本文关注的重点在SqueezeNet为什么能实现网络瘦身？难道网络参数的冗余性就那么强吗？或者说很多参数都是浪费的、无意义的？...为了更好的解释以上问题，先给出AlexNet和SqueezeNet结构图示： AlexNet ---- ? ? SqueezeNet ---- ? ?...为什么SqueezeNet能够以更少的参数实现AlexNet相同的精度？ 下面的表格直观的展示了SqueezeNet的参数量，仅为AlexNet的1/48。...网络 参数量 AlexNet 60M SqueezeNet 1.25M 乍一看，感觉非常不科学，怎么可能相差如此悬殊的参数量实现了相同的识别精度？...我们再回过头考虑SqueezeNet和AlexNet，两个网络的架构如上面4幅图所示，可以看出SqueezeNet比AlexNet深不少，SqueezeNet的卷积核也更小一些，这就导致了SqueezeNet
SqueezeNet是轻量化网络的代表结构之一，不太严格的说，在轻量化模型这个范畴中，Squeezenet是最早的一个，其针对ImageNet数据集分类任务的模型大小只有4.8M，这还包括了最后512*...Squeezenet模型为什么小呢，没别的，因为参数少，Squeezenet全部采用常规的空间卷积操作，在参数数量上和其他模型计算方法是一样的，所以它的模型体量小就是因为卷积核用的少，但是它并没有像论文题目中写的那样小的不超过...，为什么song han的deep compression和DSD算法的基础模型都用的squeezenet。...SqueezeNet变体 Squeezenet到现在已经出现了2年多了，已经出现了有很多以它为基础模型的变体网络，比如： 在Squeezenet上加入残差直连； 在Squeezenet上进行Deep...Compression； Squeezenet用于目标检测和语义分割； 最后，如果你对Squeezenet模型有兴趣的话，强烈建议去看一看上面第三个链接，这是UC Berkeley的Squeezenet
更进一步，使用模型压缩技术，可以将SqueezeNet压缩到0.5M，这是AlexNet的。 SqueezeNet细节 结构设计技巧 (1)使用卷积代替卷积：参数减少为原来的。...SqueezeNet的压缩倍率可以达到50倍以上，并且准确率还有略微的提升。注意到即使使用float32数值来表示模型参数，SqueezeNet也比之前压缩率最高的模型更小，同时表现更好。...此外，结果表明模型压缩不仅对包含庞大参数参数量的CNN网络起作用，对于较小的网络，例如SqueezeNet也是有用的。将SqueezeNet的网络结构和模型压缩结合起来可以将原模型压缩到。...SqueezeNet微观空间结构 在SqueezeNet中，每一个Fire Module有3个的超参数，即和。...并且SqueezeNet有v1.0和v1.1两个版本，SqueezeNet v1.1的计算量比v1.0少2.4倍，而且没有牺牲精度，一共有3个pool，v1.1的pool靠前了。
SqueezeNet 的 Fire Module 模块 SqueezeNet 定义了自己的卷积模块，它就是 Fire Module。 ?...SqueezeNet 各个权重层，参数数量配置如下。 ?...SqueezeNet 设定了如下元参数的基准值。...SqueezeNet + Simple Bypass 的方案提高了准确率，并且没有增加额外的内存需求。 SqueezeNet 的轻量化体现在哪里？...SqueezeNet 是 4.8 MB。
机器之心专栏 作者：余霆嵩 本文就近年提出的四个轻量化模型进行学习和对比，四个模型分别是：SqueezeNet、MobileNet、ShuffleNet、Xception。...2.1 SqueezeNet SqueezeNet 由伯克利&斯坦福的研究人员合作发表于 ICLR-2017，论文标题: 《SqueezeNet：AlexNet-level accuracy with...50x fewer parameters and <0.5MB》 命名： 从名字——SqueezeNet 就知道，本文的新意是 squeeze，squeeze 在 SqueezeNet 中表示一个 squeeze...讲完 SqueezeNet 的核心——Fire module，看看 SqueezeNet 的网络结构，如下图所示： ?...SqueezeNet < 0.5MB, 这个是用了别的模型压缩技术获得的，很容易让人误以为 SqueezeNet 可以压缩模型！！
Caffe2 模型加载与测试 Model Zoo 这里以 squeezenet 模型为例，对图片中的 object 分类....下载训练好的模型： python -m caffe2.python.models.download -i squeezenet 模型加载： 读取 protobuf 文件： with open("init_net.pb...IMAGE_LOCATION = "https://cdn.pixabay.com/photo/2015/02/10/21/28/flower-631765_1280.jpg" MODEL = 'squeezenet...the picture you submit to the neural network. # The list of output codes for the AlexNet models (also squeezenet
纵览轻量化卷积神经网络：SqueezeNet、MobileNet、ShuffleNet、Xception 本文就近年提出的四个轻量化模型进行学习和对比，四个模型分别是：SqueezeNet、MobileNet...SqueezeNet SqueezeNet 由伯克利&斯坦福的研究人员合作发表于 ICLR-2017，论文标题: 《SqueezeNet：AlexNet-level accuracy with 50x...fewer parameters and <0.5MB》 命名： 从名字——SqueezeNet 就知道，本文的新意是 squeeze，squeeze 在 SqueezeNet 中表示一个 squeeze...讲完 SqueezeNet 的核心——Fire module，看看 SqueezeNet 的网络结构，如下图所示： ?...SqueezeNet < 0.5MB, 这个是用了别的模型压缩技术获得的，很容易让人误以为 SqueezeNet 可以压缩模型！！
[深度概念]·轻量化卷积神经网络介绍：SqueezeNet、MobileNet、ShuffleNet、Xception 本文就近年提出的四个轻量化模型进行学习和对比，四个模型分别是：SqueezeNet...2.1 SqueezeNet SqueezeNet 由伯克利&斯坦福的研究人员合作发表于 ICLR-2017，论文标题: 《SqueezeNet：AlexNet-level accuracy with...50x fewer parameters and <0.5MB》 命名： 从名字——SqueezeNet 就知道，本文的新意是 squeeze，squeeze 在 SqueezeNet 中表示一个...讲完 SqueezeNet 的核心——Fire module，看看 SqueezeNet 的网络结构，如下图所示： ?...SqueezeNet < 0.5MB, 这个是用了别的模型压缩技术获得的，很容易让人误以为 SqueezeNet 可以压缩模型！！
在研究深度模型压缩这一块，比较著名就是squeezenet，最关键的是其效果相当不错。它是对谷歌AlexNET进行压缩的经典压缩模型。...(2) 测试 基于SqueezeNet进行测试，发现训练好的模型基本上就4.8M，已经非常的小，网上还有直接将参数类型改为INT型等的，能够控制在0.8M左右大小。
轻量化网络中一个著名的网络是 SqueezeNet ，它发表于ICLR 2017，它拥有与 AlexNet 相同的精度，但只用了 AlexNet 1/50 的参数量。...2.3 网络结构 在Fire Module的基础上搭建SqueezeNet神经网络。...SqueezeNet 结构如下图所示，左侧是不加 shortcut 的版本，中间是加了 shortcut 的版本，右侧是在不同通道的特征图之间加入 shortcut 的版本。...图片 SqueezeNet的性能类似于AlenNet，然而参数量只有后者的1/50，使用Deep Compression可以进一步将模型大小压缩到仅仅有0.5M。...2.4 SqueezeNet缺点 SqueezeNet 缺点如下： SqueezeNet 通过更深的网络置换更多的参数，虽然有更低的参数量，但是网络的测试阶段耗时会增加，考虑到轻量级模型倾向于应用在嵌入式场景
本文主要讨论如下几篇代表性的文章和方法，包括SqueezeNet[5]、Deep Compression[6]、XNorNet[7]、Distilling[8]、MobileNet[9]和ShuffleNet...1.1 设计思想 SqueezeNet是F....SqueezeNet的核心指导思想是——在保证精度的同时使用最少的参数。 而这也是所有模型压缩方法的一个终极目标。...基于这个思想，SqueezeNet提出了3点网络结构设计策略： 策略 1.将3x3卷积核替换为1x1卷积核。...然而，这种提速的作用仍然是有限的，另外，SqueezeNet采用了9个fire module和两个卷积层，因此仍需要进行大量常规卷积操作，这也是影响速度进一步提升的瓶颈。
SqueezeNet系列是比较早期且经典的轻量级网络，SqueezeNet使用Fire模块进行参数压缩，而SqueezeNext则在此基础上加入分离卷积进行改进。...虽然SqueezeNet系列不如MobieNet使用广泛，但其架构思想和实验结论还是可以值得借鉴的。 ...来源：晓飞的算法工程笔记 公众号 SqueezeNet *** 论文: SqueezeNet: AlexNet-level accuracy with 50x fewer parameters and...Evaluation of SqueezeNet [1240] 与AlexNet相比，相同准确率下，SqueezeNet仅需要1/50的参数量，量化后，最多可以缩小到1/510的参数量。...CONCLUSION *** SqueezeNet系列是比较早期且经典的轻量级网络，SqueezeNet使用Fire模块进行参数压缩，而SqueezeNext则在此基础上加入分离卷积进行改进。
在1 TFLOPS理论输出时，TX1能够将squeezenet_1.0、squeezenet_v1.1、mobilenet_depthwise、googlenet和shufflenet推到超过25帧每秒...在极端情况下，对于squeezenet_v1.1, Tx1最多可以计算85帧fps，批处理大小等于或大于16。对于自动驾驶汽车等时间紧迫的项目，TX1可能是可行的解决方案。 ?...批量为1时，ShuffleNet和SqueezeNet分别达到12和25 fps。...Jetson Nano在运行 Squeezenet-SSD-faces, SqueezeNet-SS-voc 和ResNet18-ocr时，batch-size等于2，可以推动多达10帧每秒。...当推到64批大小时，Nano可以为SqueezeNet和ResNet18-ocr计算高达48帧的帧频。对于大型项目或预算有限的项目，Jetson Nano似乎是一个有趣的解决方案。
want switch the inference to Int8 mode,just need add 2 lines code,more details please see the examples/squeezenet-int8....cpp file. ...... ncnn::Net squeezenet; squeezenet.set_conv_model(CONV_INT8); //set the...Int8 mode squeezenet.load_param("squeezenet_v1.1.param"); squeezenet.load_scale("squeezenet_v1.1.table..."); //parse the Int8 calibration table,also it's the quantize scale value squeezenet.load_model("...squeezenet_v1.1.bin"); NCNN 框架主要针对 android 优化的， Q 支持哪些平台 A 跨平台，主要支持 android，次要支持 ios / linux / windows
：https://download.pytorch.org/models/squeezenet1_1-f364aa15.pth。...在转换权重之前，我们需要在 PyTorch 和 Keras 中定义 Squeezenet 模型。...() #Lucky for us, PyTorch includes a predefined Squeezenet pytorch_model = squeezenet1_1() #Load the...") 在完成了上述权重转换工作后，你现在只需将 Keras 模型保存为 squeezenet.h5。...") 上述代码将 squeezenet.pb 保存到了我们的 output_dir 文件夹中。
译者：BXuan694 models子包定义了以下模型架构： AlexNet VGG ResNet SqueezeNet DenseNet Inception v3 你可以通过调用以下构造函数构造随机权重的模型...torchvision.models as models resnet18 = models.resnet18() alexnet = models.alexnet() vgg16 = models.vgg16() squeezenet...= models.squeezenet1_0() densenet = models.densenet161() inception = models.inception_v3() 我们在torch.utils.model_zoo...torchvision.models as models resnet18 = models.resnet18(pretrained=True) alexnet = models.alexnet(pretrained=True) squeezenet...= models.squeezenet1_0(pretrained=True) vgg16 = models.vgg16(pretrained=True) densenet = models.densenet161
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
实时音视频
即时通信 IM
