轻量级网络如何设计-轻量化网络的方法
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手机上运行的深度神经网络模型-MobileNet
1、使用Google Pixel-1手机测试，MobileNet各版本都能保持运行时间在120ms以下，最新版MobileNetV3-Large运行时间达到66ms，参数量和计算量更低的MobileNetV3-Small更是能达到22ms；GoogleNet运行速度约为250ms，而VGG-16由于一次性需要加载至内存的空间已超过500MB，手机系统会报内存溢出错误导致无法运行。
2、模型网络结构 Mobile Net V1。它是一种模型体积较小、可训练参数及计算量较少并适用于移动设备的卷积神经网络。mobileNet V1的主要创新点是用深度可分离卷积（depthwise separable convolution）代替普通的卷积，并使用宽度乘数（width multiply）减少参数量，它可在牺牲极少精度的同时去换取更好的数据吞吐量。
3、轻量级网络新突破：小米AI Lab的MoGA探索 在手机端神经网络的世界里，MobileNet无疑留下了深刻的印记，尤其是MobileNetV3的出现，进一步验证了神经架构搜索（NAS）在设计高效网络架构上的威力。然而，现有的研究大多集中在降低CPU延迟，而忽视了GPU的潜力，尽管现代手机普遍配备了GPU。
4、darknet是一个较为轻型的完全基于C与CUDA的开源深度学习框架，其主要特点就是容易安装，没有任何依赖项（OpenCV都可以不用），移植性非常好，支持CPU与GPU两种计算方式。MobileNets是基于一个流线型的架构，它使用深度可分离的卷积来构建轻量级的深层神经网络。MobileNets主要关注优化延迟，同时兼顾模型大小。
轻量级网络/检测/分割
1、探索轻量级视觉革命：网络、检测与分割的精妙融合/ 在计算机视觉的繁华世界里，轻量级模型成为关键。让我们深入探讨MobileNetVShuffleNetVLight-Head R-CNN、ThunderNet和BiSeNet、DFANet这些杰出的创新之作，它们是如何在性能与效率之间找到完美平衡的。
2、作者通过实验发现，SE block改进resnet-50时，所增加参数量不超过10%，却提升了5个百分点的准确率，并且作者后来通过实验发现整体网络最末尾的SE block对效果提升作用很小，去除掉这些block网络的准确率也不过下降0.1个百分点，而增加的额外参数量就减小到4%了。
3、pointwise group convolution pointwise group convolution即将逐点卷积和组卷积两个操作整合在一起。目的是为了减少模型参数量，提高检测速度。 逐点卷积：在MobileNet系列中，提到深度可分离卷积中包含深度卷积（depthwise convolution）和逐点卷积（pointwise convolution）。
SENet及对轻量级网络的一些理解
在深度学习的探索中，SENet网络凭借其独特的Squeeze-and-Excitation （SE）机制，如同一盏聚光灯，照亮了注意力机制在图像理解中的重要角色。SE块巧妙地融合到诸如VGG和ResNet等经典架构中，它不再是简单的信号处理，而是模拟了人类感知世界时的聚焦和专注过程。
在深度学习的璀璨星河中，SENet犹如一颗璀璨的明珠，由Jie Hu及其团队在2017年精心打造。它旨在革新卷积神经网络（CNN）的内在运作，通过引入自适应特征提取的注意力机制，提升通道间信息传递的效率，赋予模型更强的表达力。SE模块的核心在于其独特的Squeeze和Excitation步骤。
在轻量级神经网络中拥有极大的优势。 1 更小的体积 MobileNet相比经典的大型网络，参数量明显更少，参数量越少模型体积越小。 2 更少的计算量 MobileNet优化网络结构使模型计算量成倍下降。3 更高的准确率 MobileNet凭借网络结构优化，在更少的参数及更少的计算量情况下，网络精度反而超过了部分大型神经网络。
ResNet v2的改进，如BN层的使用、ReLU的位置调整，以及ResNeXt和DenseNet的分组卷积和密集连接设计，进一步推动了模型效率和泛化能力的提升。SENet则通过Squeeze和Excitation模块，学习每个通道的重要性，优化了特征表示。
网页设计师需要做些什么?
具体来说，网页设计的工作包括以下几个方面：规划网站功能：根据企业或个人的需求，对网站的功能进行规划和设计。这涉及到对网站目标、用户需求、信息架构等方面的深入分析和理解。制作栏目结构关系图：根据规划好的网站功能，制作出网站的栏目结构关系图。
网页设计师的工作职责是围绕网站的视觉设计和用户体验展开的。通过创意设计和技术实现，为网站创造独特且具有吸引力的外观和用户体验。还需要与团队成员协作，确保网站的开发和上线工作顺利进行。在这个过程中，需要不断地学习和探索新的设计理念和技术趋势，以应对市场的不断变化和用户需求的不断提高。
作为一名网页设计师，你要做的不仅仅局限于设计，有时候还需要编写网站文案，特别是在你没有合作的文案撰写人的时候。你可以这么想：一名同时具有优秀文案撰写能力的设计师对客户来说会更具有吸引力，同时也能要到更高的价格。不要以为会不会写好文案只不过是在设计客户网站时的一个附庸。
轻量级网络:ShuffleNet系列
1、最近看了一些对模型结构进行改进的轻量型网络，大体思路都是对单通道的feature map进行卷积，卷积核便是深度卷积核。
2、探索轻量级视觉革命：网络、检测与分割的精妙融合/ 在计算机视觉的繁华世界里，轻量级模型成为关键。让我们深入探讨MobileNetVShuffleNetVLight-Head R-CNN、ThunderNet和BiSeNet、DFANet这些杰出的创新之作，它们是如何在性能与效率之间找到完美平衡的。
3、论文基于***R模块和CondeseNet提出了CondenseNetV2，在性能和特征复用程度上都有很不错的表现，能媲美当前SOTA轻量级网络。实际上，***R模块可简单地嵌入到任意卷积网络中，论文也将***R模块嵌入ShuffleNetV2进行了相关实验，效果也是杠杠的。先定义DenseNet中的特征复用机制。
4、典型的卷积神经网络包括： AlexNet、VGG、ResNet； InceptionVInceptionVInceptionVInceptionVInception-ResNet 。轻量级网络包括： GhostNet、MobileNets、MobileNetVMobileNetVShuffleNet、ShuffleNet VSqueezeNet Xception MixNet GhostNet 。
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