剪枝算法 GoogLeNet Inception模块权重阈值参数冗余过拟合

基于GoogLeNet模型的剪枝算法

标签：剪枝算法 GoogLeNet Inception模块权重阈值参数冗余过拟合

传统计算方式不适合非均匀稀疏数据结构,所提出的阈值剪枝算法设定合适的阈值,将原始GoogLeNet模型中将近1040万参数减少到65万,大约压缩了16倍.原始网络在进行剪枝处理后,准确率会有所降低,但经过少数次迭代,网络的...

卷积神经网络超详细介绍

标签：计算机视觉

海量的有标记的训练数据，也就是李飞飞团队提供的大规模有标记的数据集ImageNet计算机硬件的支持，尤其是GPU的出现，为复杂的计算提供了强大的支持算法的改进，包括网络结构加深、数据增强（数据扩充）、ReLU、...

算法面经总结（14）模型优化及降维

标签：算法深度学习神经网络

GoogleNet的一个inception每条路径经过1*1，降维 Resnet也用了1*1卷积进行降维 MobileNet使用了可分离了卷积 2、模型压缩方法常用方法：网络剪枝、知识蒸馏、参数量化知识蒸馏，基于教师-学生网络思想的...

算法面试八股文『基础知识篇』

标签：算法面试深度学习

个人整理的算法面试基础知识八股文，内容较详细。

机器学习、深度学习面试知识点汇总

标签：卷积算法 scipy

作者丨Oldpan来源丨oldpan博客编辑丨极市平台导读本文总结了一些秋招面试中会遇到的问题和一些重要的知识点，适合面试前突击和巩固基础知识。前言最近这段时间正临秋招，这篇文章是老潘...

万字长文-深度学习模型压缩和加速-量化、剪枝、蒸馏等

标签：深度学习神经网络

1 背景近年来深度学习模型在计算机视觉、自然语言处理、搜索推荐广告等各种领域，不断刷新传统模型性能，并得到了广泛应用。随着移动端设备计算能力的不断提升，移动端AI落地也成为了可能。相比于服务端，移动端...

综述：轻量级CNN架构设计

标签：卷积神经网络大数据

点击上方“3D视觉工坊”，选择“星标”干货第一时间送达作者丨Ironboy来源丨GiantPandaCV编辑丨极市平台导读本文作者结合论文和项目比赛的经验，讲述了轻量级CNN的发展以及设...

目标检测YOLO实战应用案例100讲-基于深度学习的无人机航拍图像目标检测算法研究与应用

标签：深度学习目标检测算法

目标检测的目的是识别出图像中感兴趣的物体并将其定位，相比于传统手工提取图像特征的方法，基于深度学习的目标检测方法更加高效。同时，由于无人机工作的空域环境较为复杂，的范围，可见光遥感探测技术及其成像器件...

目标检测YOLO实战应用案例100讲-基于深度学习的无人机目标检测算法轻量化研究（下）

标签：目标检测 YOLO 深度学习

本文结合ROS操作系统、软件仿真平台Gazebo、通信包MAVROS以及PX4来进行无人机目标检测的仿真实验，如下图是PX4的软件在环(SITL)仿真的系统通信接口连接图如下图4-15所示：在仿真系统中，由Gazebo提供一个虚拟世界的...

目标检测YOLO实战应用案例100讲-基于卷积神经网络的小目标检测算法研究

标签：目标检测 YOLO cnn

对于小目标的定义分为相对尺寸定义与绝对尺寸定义。相对尺寸的定义是根据原图的宽高进行计算，小于等于原图宽高十分之一的目标即可被认定为是小目标。绝对定义是根据国际组织SPIE制定的标准，在N*N的图像中，小于...

dl----算法常识100例

标签：算法深度学习

depthwise与pointwise卷积又被称为Depthwise Separable Convolution，与常规卷积不同的是此卷积极大地减少了参数数量，同时保持了模型地精度，depthwise操作是先进行二维平面上地操作，然后利用pointwise进行维度上...

目标检测YOLO实战应用案例100讲-基于深度学习的多目标检测与分类算法应用研究

标签：深度学习目标检测 YOLO

目标检测作为计算机视觉相关领域中一个热门的研究分支，对比于人类的视觉系统，对应着人眼观察目标，通过神经系统将目标信息反馈给人脑，经过人脑处理得到目标的分类信息及位置信息[5]。目标检测的任务是检测出图像...

MATLAB算法实战应用案例精讲-【深度学习】多尺度特征融合-目标检测（论文篇五）

标签：深度学习算法目标检测

首先设置输入网络大小，然后将滑动窗口按照一定步长对图像进行滑动，微小的卷积神经网络，其使用卷积核在卷积神经网络中对输入图像信息进行卷积处理，传统行人检测技术进行分析，然后介绍基于深度学习行人检测算法，...

目标检测YOLO实战应用案例100讲-基于改进YOLO算法的加油站监控场景目标检测

标签： YOLO 目标检测计算机视觉

近年来深度学习在计算机视觉领域的应用取得了重大突破，基于卷积神经网络的目标检测算法也随之不断发展。本章主要讨论卷积神经网络的基本概念与结构，并深入介绍YOLO系列算法的原理及在目标检测中的应用，为后续...

机器学习9 -- 模型压缩和加速

标签：神经网络压缩加速

1 背景近年来深度学习模型在计算机视觉、自然语言处理、搜索推荐广告等各种领域，不断刷新传统模型性能，并得到了广泛应用。随着移动端设备计算能力的不断提升，移动端AI落地也成为了可能。相比于服务端，移动端...

【三年面试五年模拟】算法工程师的独孤九剑秘籍（前六式汇总篇）V1版

标签：计算机视觉人工智能算法工程师

3万字的算法工程师高价值知识点汇总，你确定不看吗

MATLAB算法实战应用案例精讲-【图像处理】缺陷检测（附python和matlab实现代码）

标签：图像处理人工智能

缺陷检测是工业上非常重要的一个应用，由于缺陷多种多样，传统的机器视觉算法很难做到对缺陷特征完整的建模和迁移，复用性不大，要求区分工况，这会浪费大量的人力成本。深度学习在特征提取和定位上取得了非常好的...

【张钹院士 | 大师谈AI】迈向第三代人工智能「AI核心算法」

标签：算法神经网络控制器

关注：决策智能与机器学习，深耕AI脱水干货作者：张钹, 朱军, 苏航报道：中国科学杂志社如需转载，请联系作者摘要人工智能 (artificial intelligence, AI)...

重磅！一文深入深度学习模型压缩和加速

标签：卷积算法网络

背景近年来深度学习模型在计算机视觉、自然语言处理、搜索推荐广告等各种领域，不断刷新传统模型性能，并得到了广泛应用。随着移动端设备计算能力的不断提升，移动端AI落地也成为了可能。相比于服务端，移动端模型的...

算法工程师面试：必备的机器学习、深度学习知识点

标签：卷积算法 relativelayout

点击上方“机器学习与生成对抗网络”，关注星标获取有趣、好玩的前沿干货！作者 Oldpan 来源 oldpan博客编辑极市平台前言最近这段时间正临秋招，这篇文章是老潘在那会找工作过程中...

python算法工程师面试_算法工程师的面试难不难，如何准备？-图像处理/CV/ML/DL到HR面总结...

标签： python算法工程师面试

原标题：算法工程师的面试难不难，如何准备？-图像处理/CV/ML/DL到HR面总结把一些相关的知识点总结一下。这个比长，感兴趣的挑自己相关的那部分看。都是一些基础知识，面相关岗位问到的比较多。(回答时对算法要有...

深度学习模型压缩与加速综述

标签：大数据算法 python

点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达导读本文详细介绍了4种主流的压缩与加速技术：结构优化、剪枝、量化、知识蒸馏，作者分别从每个技术结构与性能表现进行陈述...

机器学习入门基础（万字总结）（建议收藏！！！）

标签：人工智能深度学习神经网络

介绍机器学习的基础概念和知识，包括机器学习简史、主要流派、与人工智能、数据挖掘的关系、应用领域、算法、一般流程等。伴随着计算机计算能力的不断提升以及大数据时代的迅发展人工智能也取得了前所未有的进步。

BAT机器学习面试1000题系列（第1~305题）

BAT机器学习面试1000题系列整理：July、元超、立娜、德伟、贾茹、王剑、AntZ、孟莹等众人。本系列大部分题目来源于公开网络，取之分享，用之分享，且在撰写答案过程中若引用他人解析则必注明原作者及来源链接...

【面试】AI算法工程师---面试题！（第二部分：AI部分）

深度学习

【论文翻译】A Survey of Convolutional Neural Networks: Analysis, Applications, and Prospects

标签：计算机视觉卷积神经网络

摘要卷积神经网络(CNN)是深度学习领域最重要的网络之一。由于 CNN 在许多领域取得了令人瞩目的成就，包括但不限于计算机视觉和自然语言处理，它在过去几年中引起了业界和学术界的广泛关注。...

算法工程师的面试难不难，如何准备？-图像处理/CV/ML/DL到HR面总结

向AI转型的程序员都关注了这个号?...（回答时对算法要有一定的见解，最好不要照书上的背）（一）机器学习方面SVM 1、支撑平面---和支持向量相交的平面；；；分割平面---支撑平面中间的平面（最优分类平面）2

卷积神经网络结构优化综述

标签：人工智能深度学习计算机视觉

卷积神经网络结构优化综述人工智能技术与咨询来源：《自动化学报》，作者林景栋等摘要近年来,卷积神经网络(Convolutional neural network,CNNs)在计算机视觉、自然语言处理、语音识别等领域取得了突飞猛进...

基于低秩稀疏分解的深度模型压缩

标签：深度模型压缩低秩稀疏分解权重滤波器修剪高压缩率准确性降低

[email protected]摘要深度压缩是指去除深度学习模型的参数和特征图的冗余。稀疏结构的低秩近似和剪枝在许多压缩工作中起着至关重要的作用。然而，权重滤波器往往是低秩和稀疏的。忽略...