MobileNetV3 是由谷歌团队在 2019 年提出的轻量化网络模型,传统的卷积神经网络,内容需求大,运算量大,无法再移动设备以及嵌入式设备上运行,为了解决这一问题,MobileNet V3 网络应运而生。在移动端图像分类、目标检测、语义分割等任务上均取得了优秀的表现。MobileNetV3 采用了很多新的技术,包括针对通道注意力的 Squeeze...
MobileNet[1](这里叫做MobileNet v1,简称v1)中使用的Depthwise Separable Convolution是模型压缩的一个最为经典的策略,它是通过将跨通道的 3\times3 卷积换成单通道的 3\times3 卷积+跨… 大师兄 MobileNet_v1~v3网络解析 Mobile Net_v1 解决的问题传统卷积神经内存需求量大,运算量大,导致不能在移动设备和嵌入...
MobileNet V2同样借鉴了ResNet，采用了残差结构，将输出与输入相加，但是ResNet中的残差结构是先降维卷积再升维，而MobileNet V2则是先升维卷积再降维。ResNet的残差结构更像一个沙漏，而MobileNet V2中的残差结构则更像是一个纺锤，两者刚好相反。因此论文作者将MobileNet V2的结构称为“Inverted Residual Block”。为了...
作者还使用FusedIBs来进一步提升效率,一个k×k FusedIB[4]模块是将一个k×k Conv2D融合到一个1×1 Conv2D中。在MobileNetV4中FusedIBs被用在模型的主干(stem)中。 MobileNet Inverted Bottleneck (IB) : 输入的特征首先被扩展,激活后通过DW做空间信息混合。这种操作增加了特征通道数,扩大了模型的容量,允许更复...
2.MobileNet_V2 MobileNet_V2发表于2018年,是在MobileNet_V1的基础上引入了倒置残差连接和线性瓶颈模块。 残差结构是先用1× 1的卷积实现降维,然后通过3 × 3卷积,最后用 1 × 1 卷积实现升维,即两头大中间小。在MobileNet_V2 中,则是将降维和升维的顺序进行了调换,且中间为3 × 3 深度可分离卷积,即两头小...
MobileNet V1: 微结构 (1)采用复古的直筒结构。 (2)采用深度可分离卷积(DW),将标准卷积分解成深度卷积(depthwise convolution)和逐点卷积(pointwise convolution),其优点是可以大幅度降低参数量和计算量。 (3)采用的是激活ReLU6,相对Relu这个激活函数在6的时候有一个边界,使得模型在低精度计算下具有更强的鲁棒性...
作者介绍了最新一代的MobileNets,名为MobileNetV4(MNv4),其特点是针对移动设备设计的通用高效架构。在其核心部分,引入了通用倒瓶颈(UIB)搜索块,这是一个统一且灵活的结构,它融合了倒瓶颈(IB)、ConvNext、前馈网络(FFN)以及一种新颖的额外深度可分(ExtraDW)变体。与UIB并行,我们提出了Mobile MQA,这是一个专为移动...
1. MobileNet V1 2. MobileNet V2 3. MobileNet V3 传统卷积神经网络,内存需求大、运算量大,导致无法在移动设备以及嵌入式设备上运行。 MobileNet网络是由google团队在2017年提出的,专注于移动端或者嵌入式设备中的轻量级CNN网络。相比传统卷积神经网络,在准确率小幅降低的前提下大大减少模型参数与运算量。(相比VGG...
对于MobileNet v2,论文中还提到了一个叫做Manifold of Interest(兴趣流形)的概念,这里也简单讨论一下,仅供参考,我理解的不一定对。 兴趣流形: 我们认为深度神经网络是由n个卷积层构成,每层经过激活层输出的张量为 H x W x D 。 我们认为一连串的卷积和激活层形成一个兴趣流形(manifold of interest,简单来说就是...
MobileNet V1 1、为什么要设计MobileNet? 为移动端和嵌入式端深度学习应用设计的网络,使得在cpu上也能达到理想的速度要求。 2、MobileNet的结构 3、mobilenet网络的特点。 轻量化 放弃pooling直接采用stride = 2进行卷积运算 4、创新点 1:depthwise separable convolutions ...