【轻量化网络系列（4）】ShuffleNetV1论文超详细解读（翻译 ＋学习笔记+代码实现）
前言 前面我们学了MobileNetV1-3，从这篇开始我们学习ShuffleNet系列。ShuffleNet是Face++（旷视）在2017年发布的一个高效率可以运行在手机等移动设备的网络结构，论文发表在CVRP2018上。这个新的轻量级网络使用了两个新的操作：pointwise group convolution和 channel shuffle，在保持精度的同时大大降低计算成本。学习资料：....
【轻量化网络系列（3）】MobileNetV3论文超详细解读（翻译 ＋学习笔记+代码实现）
前言 上周我们学习了MobileNetV1和MobileNetV2，本文的MobileNetV3，它首先引入MobileNetV1的深度可分离卷积，然后引入MobileNetV2的具有线性瓶颈的倒残差结构，后来使用了网络搜索算法，并引入了SE模块以及H-Swish激活函数等，可谓集大成者。引用大佬的描述：MobileNet V3 = MobileNet v2 + SE结构 + hard-swis....
【轻量化网络系列（2）】MobileNetV2论文超详细解读（翻译 ＋学习笔记+代码实现）
前言 上一篇我们介绍了MobileNetV1，主要是将普通Conv转换为dw和pw，但是在dw中训练出来可能会很多0，也就是depthwise部分得到卷积核会废掉，即卷积核参数大部分为0，因为权重数量可能过少，再加上Relu激活函数的原因。后来作者大大又做了修改，MobileNetV2使用了深度可分离卷积+先升维+倒残差+低维不使用ReLU的策略构建了比V1效果更好更轻量的网络。接下来我们就一起....
【轻量化网络系列（1）】MobileNetV1论文超详细解读（翻译 ＋学习笔记+代码实现）
前言这几天学了一下轻量化网络，我们先从MobileNetV1讲起吧~MobileNetV1网络是谷歌团队在2017年提出的，专注于移动端和嵌入设备的轻量级CNN网络，相比于传统的神经网络，在准确率小幅度降低的前提下大大减少模型的参数与运算量。相比于VGG16准确率减少0.9%，但模型的参数只有VGG1/32。其实简单来说，就是把VGG中的标准卷积层换成深度可分离卷积。不过这个深度可分离卷积刚开始....
经典神经网络论文超详细解读（八）——ResNeXt学习笔记（翻译＋精读＋代码复现）
前言今天我们一起来学习何恺明大神的又一经典之作： ResNeXt（《Aggregated Residual Transformations for Deep Neural Networks》）。这个网络可以被解释为 VGG、ResNet 和 Inception 的结合体，它通过重复多个block（如在 VGG 中）块组成，每个block块聚合了多种转换（如 Inception），同时考虑到跨层连....
经典神经网络论文超详细解读（七）——SENet（注意力机制）学习笔记（翻译＋精读＋代码复现）
前言上一期文章中我们介绍了DenseNet，该网络核心在于每一个密集块中的每一层的输入都包含了前面的所有层，这些层通过在通道维度上进行拼接，从而一同作为下一层的输入。这在一定程度上缓解了梯度消失的问题，也由此可以构建更加深层次的神经网络。指路→经典神经网络论文超详细解读（六）——DenseNet学习笔记（翻译＋精读＋代码复现）今天我们继续来学习一种新的网络SENet（《Squeeze-and-E....
经典神经网络论文超详细解读（六）——DenseNet学习笔记（翻译＋精读＋代码复现）
前言上一篇我们介绍了ResNet：经典神经网络论文超详细解读（五）——ResNet（残差网络）学习笔记（翻译＋精读＋代码复现）ResNet通过短路连接，可以训练出更深的CNN模型，从而实现更高的准确度。今天我们要介绍的是 DenseNet(《Densely connected convolutional networks》) 模型，它的基本思路与ResNet一致，但是在参数和计算成本更少的情形下....
经典神经网络论文超详细解读（五）——ResNet（残差网络）学习笔记（翻译＋精读＋代码复现）
前言《Deep Residual Learning for Image Recognition》这篇论文是何恺明等大佬写的，在深度学习领域相当经典，在2016CVPR获得best paper。今天就让我们一起来学习一下吧！论文原文：https://arxiv.org/abs/1512.03385前情回顾：经典神经网络论文超详细解读（一）——AlexNet学习笔记（翻译＋精读）经典神经网络论文超详....
经典神经网络论文超详细解读（四）——InceptionV2-V3学习笔记（翻译＋精读＋代码复现）
前言上一篇我们介绍了Inception的原始版本和V1版本：经典神经网络论文超详细解读（三）——GoogLeNet学习笔记（翻译＋精读+代码复现） 这个结构在当时获得了第一名，备受关注。但InceptionV1是比较复杂的，于是作者潜力研究之后又推出了改进后的版本Inception V2-V3（《Rethinking the Inception Architecture for Computer....
经典神经网络论文超详细解读（三）——GoogLeNet InceptionV1学习笔记（翻译＋精读+代码复现）
前言 在上一期中介绍了VGG，VGG在2014年ImageNet 中获得了定位任务第1名和分类任务第2名的好成绩，而今天要介绍的就是同年分类任务的第一名——GoogLeNet 。 作为2014年ImageNet比赛冠军，GoogLeNet 比VGG更深的网络，比AlexNet少了12倍参数，但更加精准....
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