squeeze net

SqueezeNet是一种轻量级的卷积神经网络架构，旨在在计算和参数方面更加高效。它通过减少模型中的参数数量来实现这一目标，同时保持了相对较高的准确性。SqueezeNet主要采用以下三个策略来实现高效性：1）通过部分使用1x1卷积替换3x3卷积，减少了3x3卷积的输入通道数量；2）将网络下采样的时机推迟到网络后面，这样具有更高尺寸的特征图可以获得更高的分类准确度；3）主要的Block是Fire Block，它由squeeze层和expand层组成，其中squeeze层使用1x1卷积降低通道数，而expand层使用1x1和3x3卷积扩展通道数和特征图大小。

对于您提到的缺失文件，squeezenet1.1.caffemodel和squeezenet1.1.prototxt是SqueezeNet模型的权重文件和模型架构文件。您需要安装并配置OpenVINO工具包，以确保这两个文件能够正确地被加载和使用。