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MobileNet-V2和IGCV3IGCV3引入了GoogleMobileNet-V2和IGCV3的实现。链接到原始文章：，IGCV3：高效深层神经网络的交错低秩群卷积。孙可，李明杰，刘东和王京东。arXiv预印本（2017）该实现方式是常见的深度学习软件体系结构的示例。它...
IGCV1/V2/V3：全分组卷积网络，分组卷积的极致使用|轻量级网络IGC系列网络的核心在分组卷积的极致运用，将常规卷积分解成多个分组卷积，能够减少大量参数，另外互补性原则和排序操作能够在最少的参数量情况下保证分组间的信息流通。
IGCV3:homles11/IGCV3,中科大和MSRA合作论文，2018年6月挂arXiv，是IGCV2中IGCV3部分的进一步探索。SunK,LiM,LiuD,etal.IGCV3:InterleavedLow-RankGroupConvolutionsforEfficientDeepNeuralNetworks.arXiv:1806.00178,2018.ShuffleNet
GoogLeNet是最早的高效小网络，Inception系列沿袭这一架构理念，在均衡网络深度和模型大小方面都比较优秀。（提问：截止2018.5.27，VGGNet论文的引用量是11499，GoogLeNet的应用量是7440次，同一时期的两个经典结构，看起来明显更好的GoogLeNet影响力为何反而不如VGGNet？
卷积操作本身具有非常固定的几何结构，标准的卷积操作是一个非常规矩的采样，通常是正方形，如果卷积核采用非规矩的采样，即它的形状不再是标准的方形，而是任意形状，则称之为可形变卷积(DeformableConvolution)。.要描述上面的卷积核，不仅仅需要权重...
论文提出的模型在主干网络ResNet-101和Xception均进行验证。两种方式均在ImageNet预训练。其中Xception预训练过程中，使用50个GPU，每个GPUbatchsize=32，分辨率299x299。Xception相比ResNet-101，在Top-1和Top-5分别提高0.75%和0...
论文认为目前的NAS方法大都只满足网络结构的搜索，而没有在意网络性能验证时的训练参数的设置是否合适，这可能导致模型性能下降。为此，论文提出JointNAS，在资源约束的情况下，同时搜索最准确的训练参数以及网络结构。
轻量级网络综述—主干网络篇.AI算法与图像处理.|.11412021-02-2417:17000.轻量级网络的核心是在尽量保持精度的前提下，从体积和速度两方面对网络进行轻量化改造，本文对轻量级网络进行简述，主要涉及以下网络：.SqueezeNet系列.ShuffleNet系列.MnasNet.MobileNet...
轻量级网络综述—主干网络篇.VincentLee.7人赞同了该文章.轻量级网络的核心是在尽量保持精度的前提下，从体积和速度两方面对网络进行轻量化改造，本文对轻量级网络进行简述，主要涉及以下网络：.SqueezeNet系列.ShuffleNet系列.MnasNet.
轻量级网络综述—主干网络篇.VincentLee发布于9月26日.轻量级网络的核心是在尽量保持精度的前提下，从体积和速度两方面对网络进行轻量化改造，本文对轻量级网络进行简述，主要涉及以下网络：.SqueezeNet系列.ShuffleNet系列.MnasNet.MobileNet系列.CondenseNet.
MobileNet-V2和IGCV3IGCV3引入了GoogleMobileNet-V2和IGCV3的实现。链接到原始文章：，IGCV3：高效深层神经网络的交错低秩群卷积。孙可，李明杰，刘东和王京东。arXiv预印本（2017）该实现方式是常见的深度学习软件体系结构的示例。它...
IGCV1/V2/V3：全分组卷积网络，分组卷积的极致使用|轻量级网络IGC系列网络的核心在分组卷积的极致运用，将常规卷积分解成多个分组卷积，能够减少大量参数，另外互补性原则和排序操作能够在最少的参数量情况下保证分组间的信息流通。
IGCV3:homles11/IGCV3,中科大和MSRA合作论文，2018年6月挂arXiv，是IGCV2中IGCV3部分的进一步探索。SunK,LiM,LiuD,etal.IGCV3:InterleavedLow-RankGroupConvolutionsforEfficientDeepNeuralNetworks.arXiv:1806.00178,2018.ShuffleNet
GoogLeNet是最早的高效小网络，Inception系列沿袭这一架构理念，在均衡网络深度和模型大小方面都比较优秀。（提问：截止2018.5.27，VGGNet论文的引用量是11499，GoogLeNet的应用量是7440次，同一时期的两个经典结构，看起来明显更好的GoogLeNet影响力为何反而不如VGGNet？
卷积操作本身具有非常固定的几何结构，标准的卷积操作是一个非常规矩的采样，通常是正方形，如果卷积核采用非规矩的采样，即它的形状不再是标准的方形，而是任意形状，则称之为可形变卷积(DeformableConvolution)。.要描述上面的卷积核，不仅仅需要权重...
论文提出的模型在主干网络ResNet-101和Xception均进行验证。两种方式均在ImageNet预训练。其中Xception预训练过程中，使用50个GPU，每个GPUbatchsize=32，分辨率299x299。Xception相比ResNet-101，在Top-1和Top-5分别提高0.75%和0...
论文认为目前的NAS方法大都只满足网络结构的搜索，而没有在意网络性能验证时的训练参数的设置是否合适，这可能导致模型性能下降。为此，论文提出JointNAS，在资源约束的情况下，同时搜索最准确的训练参数以及网络结构。
轻量级网络综述—主干网络篇.AI算法与图像处理.|.11412021-02-2417:17000.轻量级网络的核心是在尽量保持精度的前提下，从体积和速度两方面对网络进行轻量化改造，本文对轻量级网络进行简述，主要涉及以下网络：.SqueezeNet系列.ShuffleNet系列.MnasNet.MobileNet...
轻量级网络综述—主干网络篇.VincentLee.7人赞同了该文章.轻量级网络的核心是在尽量保持精度的前提下，从体积和速度两方面对网络进行轻量化改造，本文对轻量级网络进行简述，主要涉及以下网络：.SqueezeNet系列.ShuffleNet系列.MnasNet.
轻量级网络综述—主干网络篇.VincentLee发布于9月26日.轻量级网络的核心是在尽量保持精度的前提下，从体积和速度两方面对网络进行轻量化改造，本文对轻量级网络进行简述，主要涉及以下网络：.SqueezeNet系列.ShuffleNet系列.MnasNet.MobileNet系列.CondenseNet.
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