MobileNetV2模型的原理是通过使用深度可分离卷积来减少模型的参数数量和计算量,从而实现高效的图像分类和目标检测。 深度可分离卷积是MobileNetV2模型的核心技术,它是一种将标准卷积分解为深度卷积和逐点卷积的方法。深度卷积是一种只在每个输入通道上进行卷积的卷积操作,它可以减少卷积核的数量,从而减少模型的参数数量和...
针对烧结台车车轮的检测方案主要以SSD网络为检测框架主体,其中backbone部分用轻量化的网络MobileNetV2替代传统的VGG或ResNet网络,该检测网络的整体结构图如图2所示。 图2 MobileNetV2-SSD目标检测网络结构图 该检测网络的特征提取部分采用MobileNetV2的主体架构...
finding approach yields the more cost-effective model, i.e., with a 0.005% increase in size compared to baseline 3D Mobilenet and 0.01% compared to a simple Mobilenet while the found model has 12% more accuracy compared to the 3D MobileNetV2 and 11% compared to the traditional MobileNetV2....
MobileNetV2 卷积神经网络 人工智能;机器视觉;深度学习;机器学习 作者其他创作 大纲/内容 depthwiseconvolution 56×56×24 56×56×144 expansionconvolution(factor=6) residual connection projectionconvolution 收藏 立即使用 堆叠沙漏网络 收藏 立即使用 知识蒸馏 收藏 立即使用 MobileNetV2 王琦 职业:硕士 ...
结合改进CBAM和MobileNetV2算法对小麦病斑粒分类 任治洲, 梁琨*, 王泽宇, 张群, 郭雅欣, 郭嘉琦 (南京农业大学人工智能学院,江苏 南京 210031) 摘要:[目的]小麦病斑粒智能检测对于高效、快速、准确评估麦粒的品级有重要意义。现有小麦病斑...
摘要: 文章主要将MobileNet-V2模型应用于人脸性别识别,分别对单人脸及多人脸图像集进行性别识别.针对304950张单人脸图像集,实验结果表明,该方法性别识别精度达到98.01%.较MobileNet-V1方法识别精度高3.6个百分点,较ResNet50方法识别精度高3.2个百分点.同时,对多人脸图像进行性别识别,其识... 查看全部>> ...
elifnet_type=='mb1-ssd':net=create_mobilenetv1_ssd(len(class_names),is_test=True)elifnet_type=='mb1-ssd-lite':net=create_mobilenetv1_ssd_lite(len(class_names),is_test=True)elifnet_type=='mb2-ssd-lite':net=create_mobilenetv2_ssd_lite(len(class_names),is_test=True)elifnet_type...
Released in 2019, this family of nets consists of three-dimensional (3D) versions of the original MobileNet V2 architecture. By introducing the new "inverted residual" structures, featuring shortcut connections between the thin bottleneck layers, these models improve on the performance of the ...
将MobileNetV2网络后三层进行特征融合,并嵌入CBAM注意力机制,同时与GhostNet、ShuffleNetV2和原始MobileNetV2模型进行对比,预测棉花颜色分级。结果表明:改进后的MobileNetV2在测试集的准确率达到92.10%,相对于GhostNet、ShuffleNetV2和原始MobileNetV2分别提高了3.01个百分点、4.61个百分点、1.24个百分点,具有较好的检测效果。 【...
mobilenetv2中的bottleneck块的结构 MobileNetV2中的bottleneck块是指在深度上可分离卷积之间的线性瓶颈结构。其基本结构如下: 输入:一个低维(通道)的、经压缩的数据。 然后经过以下步骤: step1:进行pointwise卷积扩展维度(通道),扩展因子为t。 step2:进行depthwise separable卷积,stride为s。 step3:进行linear conv把...