1. MobileNetV1: Depthwise Separable Convolutional Networks:这是原始的MobileNet模型的论文,其中详细介绍了depthwise convolution的原理和应用。论文中提供了详细的数学公式和实验结果。 2. MobileNetV2: Inverted Residuals and Linear Bottlenecks:这是MobileNetV2模型的论文,其中进一步改进了depthwise convolution的方法,提出...
2. 采用depthwise separable convolution的方式进行卷积,先使用 M个Depthwise Convolutional Filter对输入的M个通道分别进行卷积得到尺寸为 DF x DF x M,这一步的计算量为 DK x DK x M x DF x DF;再使用N个 1 x 1 x M的卷积核进行逐点卷积得到输出尺寸为 DF x DF x M x N,这一步的计算量为 M x...
我看的论文地址:MobileNets: Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applications 内容 1. 标准卷积 假设输入为DF×DF×M,输出为输入为DF×DF×N,卷积核为DK×DK×M,共有N个卷积核进行卷积操作 下图为标准的卷积过程,每个卷积核对输入的向量进行卷积操作,得到一个特征映射,共有N个卷积核进行卷...
论文地址: MobileNets: Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applicationsarxiv.org MobileNet的核心就是Depthwise separable convolution(深度可分离
Depthwise Convolution is a type of convolution where we apply a single convolutional filter for each input channel. In the regular 2D convolution performed
卷积神经网络在图像处理中的地位已然毋庸置疑。卷积运算具备强大的特征提取能力、相比全连接又消耗更少的参数,应用在图像这样的二维结构数据中有着先天优势。然而受限于目前移动端设备硬件条件,显著降低神经网络的运算量依旧是网络结构优化的目标之一。本文所述的Separable Convolution就是降低卷积运算参数量的一种典型方法。
MobileNets: Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applicationsarxiv.org MobileNet的核心就是Depthwise separable convolution(深度可分离卷积),它将一般的卷积过程分为了depthwise convolution(逐深度卷积)和pointwise convolution(逐点卷积),在损失一点精度的情况下,计算量大幅下降,速度更快,模型更...
如图,做法很直接,就是将输入Tensor的channel分成不同的group,每个group使用不同的kernel size,group内部就相当于传统的Depthwise conv,然后将结果concat到一起作为输出的Tensor。这可以作为一种opr替换掉传统的Depthwise conv。实现也很简单,如下: image 对比使用传统Depthwise conv的MobileNet,在使用大卷积核时,模型性能不...
研究指出，在卷积神经网络（CNN）中，不同大小的卷积核对模型的准确性有不同的影响。如图1所示，MobileNetV1与MobileNetV2的实验结果揭示了这一现象。在MobileNetV1中，随着卷积核尺寸从3x3增加到5x5、7x7，准确率提升，但从9x9开始，随着尺寸增加至11x11、13x13，准确率迅速下降。相反，MobileNetV2在...
《EfficientNet: Rethinking Model Scaling for Convolutional Neural Networks》是谷歌2019年最新的研究,该文在mNasnet的基础单元基础上用AUTO ML搜索出一系列轻量化网络B0-B7,具体精度如下图,而mNasnet基础单元主要是由Depthwise Separable Convolution和1*1 Convolution组成。从数据可以看出,最大的Efficient-B7仅仅只用了...