EfficientNet 模型的相关代码和 TPU 训练数据已经在 GitHub 上开源
谷歌提出了一种新型CNN网络EfficientNet,该网络具备极高的参数效率和速度。
比现有卷积网络小84倍,比GPipe快6.1倍
EfficientNets 能够显著提升模型效率,谷歌研究人员希望 EfficientNets 能够作为未来计算机视觉任务的新基础。
MobileNet V3版本出炉了,目测端侧应用要腥风血雨一番...
一直以来,深度神经网络在图像分类、文本识别等实际问题中发挥重要的作用。但是,考虑到计算资源和时间,深度神经网
谷歌将这一技术的第二代产品开源,开发者称,新一代 MobileNet 的模型更小,速度更快,同时还可以实现更高的准确度
英特尔的研究者提出新型深度神经网络压缩技术 DeepThin,适合移动端设备,性能优于其他压缩技术
谷歌推出的NASNet架构,用于大规模图像分类和识别。NASNet架构特点是由两个AutoML设计的Laye
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。