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 v1:提出了 Depthwise Separable Convolutions(深度可分离卷积) MobileNet v2:提出了 Bottleneck Residual Block(瓶颈残差模块) MobileNet v3:使用了 NAS 和 NetAdapt 算法搜索最优的模型结构,同时对模型一些结构进行了改进,例如在 MobileNet v2 的 Bottleneck Residual Block 基础上引入 Squeeze-and-Excitation M...
对v2网络尾部的修改这里不做详细描述,感兴趣的读者可直接阅读v3论文原文进行学习。 总结 最后一句话对MobileNet系列做个简单的总结,MobileNet v1就是加了深度可分离卷积的VGG;MobileNet v2则是在v1基础上加了Linear激活、Expansion layer和Inverted residual三大关键操作;而v3则是在v2基础上引入NAS,并且加入Squeeze and ...
mobilenetV3使用了特殊的bneck结构。bneck结构如下图所示: 它综合了以下四个特点: a、MobileNetV2的具有线性瓶颈的逆残差结构(the inverted residual with linear bottleneck)。 即先利用1x1卷积进行升维度,再进行下面的操作,并具有残差边。 b、MobileNetV1的深度可分离卷积(depthwise separable convolutions)。 c、轻...
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。
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undefined ...
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 ...
MobileNetV2是MobileNet系列中的第二个版本,它在MobileNetV1的基础上进行了改进和优化。MobileNetV2采用了一种称为倒残差结构的设计,即在深度可分离卷积层之间添加了残差连接,以增强模型的表达能力。此外,MobileNetV2还引入了线性瓶颈结构,用于减少模型的计算量。具体来说,线性瓶颈结构是通过将卷积层的输入和输出通道数进...
在V1中MobileNet应用了深度可分离卷积(Depth-wise Seperable Convolution)并提出两个超参来控制网络容量,这种卷积背后的假设是跨channel相关性 和跨spatial相关性的解耦。深度可分离卷积能够节省参数量,在保持移动端可接受的模型复杂性的基础上达到了相当的高精度。而在V2中,MobileNet应用了新的单元:Inverted residual ...