深度学习CV轻量化：SqueezeNet, ShuffleNet & MobileNet详解

深度学习与计算机视觉（CV）教程的第十部分着重探讨了轻量化卷积神经网络（CNN）架构，这些架构在保持模型性能的同时显著减少了计算复杂度和内存需求。本章涵盖了以下几个关键主题： 1. **神经网络参数与复杂度计算**： - 计算复杂度（FLOPs，即浮点运算次数）是衡量模型效率的重要指标，它反映了执行一个模型所需的基本数学操作次数。 - 参数数量（通常用M表示，以单精度浮点32位计）是衡量模型大小和存储成本的关键因素。 2. **轻量化网络示例**： - **SqueezeNet**：作为早期的轻量化网络，SqueezeNet通过使用1x1卷积和瓶颈结构来减小参数量，同时保持相对较高的识别性能。它利用fire模块将卷积分为squeeze（1x1卷积）和expand（1x1和3x3卷积）两部分，减少计算密集的部分。 - **Xception**：虽然不是专门设计的轻量化模型，但Xception通过引入深度可分离卷积（Depthwise Separable Convolution），将卷积分为两个独立的操作：一个只在通道维度上进行，另一个在空间维度上进行，从而减少参数。 - **ShuffleNet V1~V2**：ShuffleNet特别注重在计算效率和参数数量之间找到平衡，使用通道shuffle操作来提高特征重用，V2版本进一步改进了瓶颈设计和多分支结构，提升了性能。 - **MobileNet V1~V3**：MobileNet系列是Google开发的轻量化模型，特别是MobileNetV2引入了 inverted residuals 和 linear bottlenecks 结构，使得模型既高效又紧凑，V3在此基础上进行了微调，优化了模型的扩展性和计算效率。 3. **基础知识准备**： - 在理解轻量化CNN时，理解不同类型的卷积层（如标准卷积层、全连接层和组卷积层）的参数计算和FLOPs计算方法至关重要。标准卷积计算量主要取决于滤波器尺寸、输入通道数和输出通道数，而组卷积则通过分组处理降低计算密度。 4. **实践与应用**： - 本教程提供了详细的实例和教程链接，帮助读者学习如何评估和设计自己的轻量化网络，并展示了在实际工程应用中优化计算效率的重要性。 通过深入学习这些轻量化网络架构，开发者可以在保持模型准确性的前提下，构建适合嵌入式设备或移动设备的高效计算机视觉模型，极大地推动了实时深度学习在实际场景中的部署。