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深入探讨自动肺部 X 光异常检测系统
在当前情况下，对于传染病具有潜在大流行风险，因此需要一种廉价和早期的检测系统。通过使用 DenseNet、MobileNet 和 VGG16 等三个不同的现有模型，本研究发现在黑白图像中模型过拟合，因此构建了新的方法 V-BreathNet
PDF3 months ago
使用 DRDA-Net 和 MobileNet 进行乳腺癌分类的轻量级深度学习管道
通过引入一种新的深度学习方法，结合 DRDA-Net 和 MobileNet 模型，旨在提高乳腺癌组织病理图像的分类准确性，从而为准确的乳腺癌诊断提供了更快速和更易于实现的筛查方案。
PDF3 months ago
高效 COVID19 检测中释放改进的深度学习模型
COVID19 预测和检测的深度学习方法在此研究中得到了改进，并且高精度的预测模型可为医疗系统、决策者和研究者做出准确决策以减少 COVID-19 及其它传染病。
PDF8 months ago
基于表面积的坑洼分类：使用预训练的卷积神经网络模型
比较了三个预训练卷积神经网络模型（ResNet 50，ResNet 18 和 MobileNet）性能，用于识别路段中的坑洞，并将路面图像分类为小坑洞、大坑洞和正常路面的三个类别。
PDF9 months ago
边缘设备推理性能比较
本研究分析了 MobileNet，EfficientNet，VGG，Resnet 和 InceptionV3 等多个卷积神经网络在多种设置下的推理时间，结果发现 Google 平台的推理速度最快，特别是对于 MobileNet 或 Effi
PDFa year ago
RAMiT: 轻量级图像恢复的互相关注混合 Transformer
提出了一种轻量级图像恢复网络 Reciprocal Attention Mixing Transformer (RAMiT)，使用双向维度互相注意力混合 Transformer (D-RAMiT) 块进行计算，结合层次互补的双向关注混合层（
PDFa year ago
动态 Mobile-Former：在核空间中利用注意力和残差连接加强动态卷积
Dynamic Mobile-Former 是一种集成了轻量级注意力机制和增强动态卷积优势的网络模型，通过 Transformer 和 MobileNet 的双向集成实现对全局和局部特征的处理，在图像分类、目标检测和实例分割等各个视觉任务上
PDFa year ago
自我监督学习中摆脱手工制作的架构：一个网络并不能统治所有
大规模研究表明，在自监督学习中，网络架构起着重要的作用，因此作者提议在 SSL 环境中学习网络的权重和体系结构，从而提高性能并超越手工设计的体系结构。
PDF2 years ago
基于神经网络剪枝的迭代微调设计紧凑型视听唤醒词识别系统研究
本文提出了一种使用神经网络剪枝策略的紧凑型音视频唤醒词识别系统，该系统利用 MobileNet 对唇部信息进行编码，并与声学特征进行融合，大大提高了在不同噪声条件下的唤醒词识别性能，可望在电视开机场景下实现实际应用。
PDF2 years ago
CVPRMobile-Former：连接 MobileNet 和 Transformer
Mobile-Former 是一种结合 MobileNet 和 Transformer 的二元桥设计，其具有较低的计算成本和更强的表示能力，可以用于图像分类和对象检测，并在低 FLOP 区间内胜过 MobileNetV3 以及传统目标检测框
PDF3 years ago
使用可分离卷积 LSTM 的高效双流网络进行暴力检测
本研究提出了一种高效的双流深度学习架构，利用可分离卷积 LSTM 和预训练的 MobileNet，其中一条流接收抑制背景的帧作为输入，另一条流处理相邻帧的差异，通过简单且快速的输入预处理技术突出帧中的运动物体，从而产生有区分度的特征，实验结
PDF3 years ago
ECCVDBQ: 一种适用于轻量级深度神经网络的可微分分支量化器
本文提出了一种全新的可完全微分的非均匀量化器，在轻量级神经网络（如 MobileNetV1，MobileNetV2 和 ShuffleNetV2）上取得了最优的准确性 - 复杂度平衡，并成功地解决了将神经网络部署到资源受限设备上的问题。
PDF4 years ago
CVPR基于进化搜索的二值化 MobileNet
本研究提出了使用进化搜索来促进 MobileNet 的二值化设计和训练方案，通过操作组卷积的想法来设计高效的 1 位卷积神经网络，从而探索最佳的候选组卷积，以优化模型性能，并在 ImageNet 上进行了各种实验，展示了我们的构建指南，最终
PDF4 years ago
组合技术提升卷积神经网络性能
本研究通过将现有的几种技术组合应用到基本的卷积神经网络模型（如 ResNet 和 MobileNet）中，验证了这种仔细汇编技术的方法可以提高模型的准确性和鲁棒性，从而最小化吞吐量的损失。该方法在图像分类、细粒度分类和图像检索任务的公共数据
PDF4 years ago
快速稀疏卷积神经网络
本文介绍了一种使用稀疏性来代替密集操作的高效神经网络建模方法，通过实现一系列高效的稀疏基本操作，并将其用于 MobileNet v1，MobileNet v2 和 EfficientNet 等体系结构中进行了测试，表明稀疏模型不仅效率更高，
PDF5 years ago
MoBiNet：用于图像分类的移动二进制网络
本文介绍了一种利用 MobileNet 二值化来进行激活函数和模型权重处理的简单而高效的方案，同时提出了一个新的神经网络结构 MoBiNet，通过跳连接来防止信息丢失和梯度消失，以便更好地进行训练，并在 ImageNet 数据集上进行了实验
PDF5 years ago
CVPR使用偏差来对抗量化偏差
本文探讨了移动设备上深度神经网络低精度表示的问题，提出了一个简单的方法通过在通道的参数中添加一个常数来解决量化引起的移位问题，从而实现了对 MobileNet 架构的优化。
PDF5 years ago
ICCV通用可变宽度网络和改进的训练技术
该论文提出了一种名为 “通用可变宽度神经网络” 的系统方法，将可变宽度神经网络扩展到任意宽度，提出了两种改进的训练技术，能够提高训练过程和测试准确性；作者在 ImageNet 分类任务、图像超分辨率和深度强化学习任务上评估了其方法，证明其有
PDF5 years ago
CVPR深度人脸识别损失函数的性能比较
本文比较了用于人脸识别的不同损失函数（Cross-Entropy、Angular Softmax、Additive-Margin Softmax、ArcFace 和 Marginal Loss）在 ResNet 和 MobileNet 两种
PDF6 years ago