Inverted Residual Block主要在轻量级卷积神经网络中得到了广泛应用,如MobileNetV2、EfficientNet等。这些网络模型在移动设备和嵌入式系统中具有广泛的应用前景,因为它们能够在保持较高准确率的同时显著降低计算量和内存占用。 Inverted Residual Block的一个简单示例或代码实现 以下是一个使用PyTorch实现的Inverted Residual Bl...
classMobileNetLikeBlock(nn.Sequential): def__init__(self, in_features: int, out_features: int, expansion: int = 4): # use ResidualAdd if features match, otherwise a normal Sequential residual = ResidualAddifin_features == out_featureselsenn.Sequential expanded_features = in_features*expansion...
残差操作提高了梯度在乘法器层上传播的能力,允许有效地训练超过一百层的网络。 在PyTorch中,我们可以轻松地创建一个ResidualAdd层 fromtorchimportnn fromtorchimportTensor classResidualAdd(nn.Module): def__init__(self,block:nn.Module): super().__init__() self.block=block defforward(self,x:Tensor)->...
class MobileNetLikeBlock(nn.Sequential): def __init__(self, in_features: int, out_features: int, expansion: int = 4): # use ResidualAdd if features match, otherwise a normal Sequential residual = ResidualAdd if in_features == out_features else nn.Sequential expanded_features = in_features...
在PyTorch中,我们可以轻松地创建一个ResidualAdd层 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 from torchimportnn from torchimportTensorclassResidualAdd(nn.Module):def__init__(self,block:nn.Module):super().__init__()self.block=block ...
for i in range(1, block_num): layers.append(InvertedResidual(out_channels,out_channels,1)) return nn.Sequential(*layers) def init_params(self): for m in self.modules(): if isinstance(m, nn.Conv2d): nn.init.kaiming_normal_(m.weight) ...
(ReLU激活函数的非零部分实际上也就是线性激活函数) MobileNet 的网络结构(修改后的网络结构): 结构图源自:https://pytorch.org/hub/pytorch_vision_mobilenet_v2/ 针对stride=1 和stride=2,在block上有稍微不同,主要是为了与shortcut的维度匹配,因此,stride=2时,不采用shortcut。 具体如下图:...
在PyTorch中,我们可以轻松地创建一个ResidualAdd层 from torch import nn from torch import Tensor class ResidualAdd(nn.Module): def __init__(self, block: nn.Module): super().__init__() self.block = block def forward(self, x: Tensor) -> Tensor: ...
输出作为下一个block的输入,堆叠block。 具体结构如表: 不同架构的卷积block:NasNet是谷歌使用神经网络自动搜索得到的,ShuffleNet则是去年孙剑团队提出的,基于分组逐点卷积和通道重排操作,优于谷歌MobileNet 简介 深度学习在图像分类,目标检测和图像分割等任务表现出了巨大的优越性。但是伴随着模型精度的提升是计算量,存储...
输出作为下一个block的输入,堆叠block。 具体结构如表: 不同架构的卷积block:NasNet是谷歌使用神经网络自动搜索得到的,ShuffleNet则是去年孙剑团队提出的,基于分组逐点卷积和通道重排操作,优于谷歌MobileNet 简介 深度学习在图像分类,目标检测和图像分割等任务表现出了巨大的优越性。但是伴随着模型精度的提升是计算量,存储...