1 MobileNet v1 1.1 标准卷积的参数量 1.2 深度可分离卷积的参数量 1.3 代码实现 2 MobileNet v2 3 MobileNet v3 3.1 Hard-swish激活函数 3.2 Squeeze-and-Excite 专栏地址:深度学习理论与实践 专栏代码仓库:Github: DL-Theory-Practice Note1:代码仓库刚刚进行了大更新,增加了wiki,代码框架也有大的改动。现在完全...
MobileNet系列很重要的轻量级网络家族,出自谷歌,MobileNetV1使用深度可分离卷积来构建轻量级网络,MobileNetV2提出创新的inverted residual with linear bottleneck单元,虽然层数变多了,但是整体网络准确率和速度都有提升,MobileNetV3则结合AutoML技术以及人工微调进行更轻量级的网络构建 来源:晓飞的算法工程笔记 公众号 MobileNetV...
MobileNetV3基于AutoML构建,再人工微调对搜索结果进行优化,搜索方法使用了platform-aware NAS以及NetAdapt,分别用于全局搜索以及局部搜索,而人工微调则调整了网络前后几层的结构、bottleneck加入SE模块以及提出计算高效的h-swish非线性激活。 Network Search MobileNetV3首先使用MnasNet的platform-aware NAS进行每个bloc...
Mobilenet V2 的网络模块如下图所示,当 stride=1时,输入首先经过 1*1 卷积进行通道数的扩张,此时激活函数为 ReLU6;然后经过3*3的depthwise卷积,激活函数是ReLU6;接着经过1*1的pointwise卷积,将通道数压缩回去,激活函数是linear;最后使用shortcut,将两者进行相加。而当stride=2时,由于input和output的特征图的尺寸...
MobileNet V1 MobileNet V1基于一种流线型结构使用深度可分离卷积来构造轻型权重深度神经网络。主要用于移动端以及嵌入式设备。模型包含两个权衡延迟和准确率的全局超参数-宽度乘法器(width multiplier)和分辨率乘法器(resolution multiplier),允许模型构造器能够根据特定问题选择合适大小的模型。
MobileNet系列很重要的轻量级网络家族,出自谷歌,MobileNetV1使用深度可分离卷积来构建轻量级网络,MobileNetV2提出创新的inverted residual with linear bottleneck单元,虽然层数变多了,但是整体网络准确率和速度都有提升,MobileNetV3则结合AutoML技术以及人工微调进行更轻量级的网络构建 ...
轻量级网络MobileNet V1、V2、V3论文完全解析如下：MobileNet V1： 核心创新：将标准卷积替换为深度可分离卷积。 机制解释：深度可分离卷积分为两步，先进行深度卷积，再进行点卷积，这种机制显著减少了计算量与参数量。 效果：相较于3x3标准卷积，深度可分离卷积可减少约9倍的计算量，实现模型轻量化。Mo...
V2的效果如下:可以看到V2所用的参数更少,但Map值和其它的差不多,甚至超过了Yolov2。 原论文下载地址:MobileNetV2 MobileNetV3 前面已经讨论了V1和V2版本的mobileNet,接下来将谈谈V3版本的MobileNet💯💯💯当刚打开论文看摘要时,就发现出现了一个生词NAS(网络结构搜索)。怎么理解呢,这里谈谈自己的看法。
1.2 MobileNet v2 MobileNet v2 是 MobileNet 系列中的第二个版本,于2018年由 Google 团队提出。它是 MobileNet v1 的进一步改进,旨在提高性能并进一步降低计算复杂度,以适应移动设备和嵌入式系统的资源受限环境。 1.2.1 倒残差模块 在传统的 ResNet(残差网络)中,残差模块的设计是在输入和输出的通道数相同的情况下...
本文聚焦于介绍轻量级网络的三大代表：Mobilenet V1、V2和V3。这些模型由Google为嵌入式设备设计，核心创新在于深度可分离卷积。首先，深度可分离卷积是Mobilenet V1的关键，它将特征提取（深度卷积）和通道融合（点卷积）分开，如以3x3的深度卷积替代常规的较大卷积核，大大减少了参数量。举例来说，通过先...