Windows OpenVino安装squeezenet1.1失败 —— 已解决

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SqueezeNet1.1介绍

问题描述

解决方法

SqueezeNet1.1介绍

SqueezeNet是一种非常轻量级、高效的神经网络模型，其设计是为了在移动设备以及嵌入式设备上进行推理。SqueezeNet 1.1是SqueezeNet模型的第二个版本，它保留了SqueezeNet原有的高效性和轻量性，但在准确性上进行了改进。

在OpenVINO中，SqueezeNet 1.1作为一个预先训练好的模型提供，可以用于图像分类或对象检测任务。以下是SqueezeNet 1.1的一些特点：

SqueezeNet 1.1具有少量的参数，与深度神经网络相，它的模型大更，可以在内存受限的设备上运行。
SqueezeNet 1.1的推理速度较快，它使用了一些压缩技术，如1x1卷积和挤压层（squeeze layer）等，可以减少运算量和内存消耗。
和SqueezeNet相，SqueezeNet 1.1在准确性上有所提高。SqueezeNet 1.1引入了一些新的优化技术，如挤压-扩张（fire）结构和度损失可控（controlled accacy loss）等，可以提高模型的性能和准确性。

SqueezeNet1.1相于传统的卷积神经网络模型，具有更少的参数和更的模型体积。它可以在保持高度的同时，使用更少的内存空间和计算资源，从而更适合于低功耗设备和边缘设备上进行深度学习任务。