MobileNetV1是一种轻量级的卷积神经网络,通过引入深度可分离的卷积(depthwise separable convolution)来减少模型的参数量和计算量,同时保持较高的准确率。这种网络结构在移动设备和边缘设备上有着广泛的应用前景。 UNet则是一种典型的语义分割网络,其结构对称,包括收缩路径(下采样)和扩展路径(上采样)。在收缩路径中,UNet...
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MobileNet就是性价比极高的一个轻量级网络。而UNet的backbone,即特征提取网络为一个参数量极大的VGG16模型,可想而知很多嵌入式设备是带不动的,更不能得到实时的分割效果。因此,本人想通过使用MobileNet替换VGG16的方式来轻量化我们的UNet模型,使得参数量减少,来达到加速推理的效果。本文中,本人基于Tensorflow深度学习框...
而通道数较少时使用ReLU激活函数导致信息严重损耗,所以当通道数较少的时候采用线性激活函数,Linear Bottlenecks (线性瓶颈)由此得名。 我们当然不能把ReLU全部换成线性激活函数,不然网络将会退化为单层神经网络,一个折中方案是在输出Feature Map的通道数较少的时候也就是bottleneck部分使用线性激活函数,其它时候使用ReLU。
我在编码器和解码器中配置 MobileUNet，然后评估 iPhone 7 plus 和 iPhone 8 plus 的性能。图 7. iPhone 7 Plus 和 iPhone 8 Plus 上的速度对比。很明显，解码器是 iPhone 8 Plus 的性能瓶颈，只使用了 Conv2DTranspose。因此，Conv2DTranspose 应该是造成速度差别的原因。iPhone 7 Plus 的 GPU 能够优化 ...
如上所述,MobileNet 有一个参数,叫作 alpha,可以控制速度和准确率之间的权衡(trade-off)。它可以轻松应用到 MobileUNet。我选择了四种 alpha 值(1、0.75、0.5 和 0.25)和 4 种图像大小(224、192、160、128)。 以下是每种条件下的整体速度。 令人惊讶的是,iPhone 7 plus 获胜了。iPhone 7 plus 真的很快,...
mobilenet Unet 语义分割 loss曲线 语义分割的loss 语义分割的那些loss(甚至还有ssim) 今天我们看下关于语义分割的常规 设计,其中还有多个 联合一起用的,其中就如 这种显著性检测的工作,我们也分析了它的 设计。希望各位做分割的,可以在 层面,有所启发～
【CV项目】mobilenet_unet用于语义分割 参考 1.憨批的语义分割3——unet模型详解以及训练自己的unet模型(划分斑马线); 完 各美其美,美美与共,不和他人作比较,不对他人有期待,不批判他人,不钻牛角尖。 心正意诚,做自己该做的事情,做自己喜欢做的事情,安静做一枚有思想的技术媛。
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Unet系列的神经网络 mobilenet神经网络 自从AlexNet在2012年赢得ImageNet大赛的冠军一来,卷积神经网络就在计算机视觉领域变得越来越流行,一个主要趋势就是为了提高准确率就要做更深和更复杂的网络模型,然而这样的模型在规模和速度方面显得捉襟见肘,在许多真实场景,比如机器人、自动驾驶、增强现实等识别任务及时地在一个...