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...
MobileNet v1 和 MobileNet v2 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3×3卷积换成单通道的3×3卷积+跨通道的1×1卷积来达到此目的的。 MobileNet v2 [2]是在v1的Depthwise Separable的基础上引入了残差结构 [...
之前也写过《轻量级深度学习网络概览》,里面提到过mobilenetv1和mobilenetv2的一些思想。下面基于slim mobilenet的实现版本来具体讲讲他们的结构 一、mobilenet-v1 mobilenet-v1创新部分 mobilenet-v1整体结构类似与VGG那种直通的结构,没有什么像resnet那样的残差结构,和之前大多数网络不一样的主要有两点: 采用了depthwis...
MobileNet 由谷歌在 2017 年提出,是一款专注于在移动设备和嵌入式设备上的 轻量级 CNN神经网络,并 迅速 衍生了 v1 v2 v3 三个版本; 相比于传统的 CNN 网络,在准确率小幅降低的前提下,大大减小模型参数和运算量; 一句话概括,V1 就是 把 vgg 中标准卷积层 换成了 深度可分离卷积; 模型亮点: 1. 深度可分...
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 ...
事实上V2就是这么做的,V2的题目为Inverted Residuals and Linear Bottlenecks , Linear Bottlenecks和Inverted Residuals就是V2的核心,也是上述所说两种思路的描述。 Linear Bottlenecks✨✨✨ 首先我们先来看一下MobileNetV1中深度可分离卷积的每个块的细节:左边是标准卷积,右边是深度可分离卷积。
MobileNet v1和v2都是深度学习模型压缩中的重要里程碑，它们分别通过Depthwise Separable Convolution和额外的残差结构优化了模型的效率和精度。v1通过分离卷积（Depthwise Convolution）和点卷积（Pointwise Convolution）大幅减少了参数量和计算成本，使得在资源受限的设备上也能运行。v2在此基础上，引入了残差...
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 ...
MobileNet 由谷歌在 2017 年提出,是一款专注于在移动设备和嵌入式设备上的 轻量级 CNN神经网络,并 迅速 衍生了 v1 v2 v3 三个版本; 相比于传统的 CNN 网络,在准确率小幅降低的前提下,大大减小模型参数和运算量; 一句话概括,V1 就是 把 vgg 中标准卷积层 换成了 深度可分离卷积; ...
MobileNet V2 MobileNet V3 从模型结构上主要对以下几点做了研究: V1:深度可分离卷积 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*3 卷积换成单通道的 1*1 卷积+跨通道的3*3 卷积来达到此目的的 V2:倒置残差块 和 线性瓶颈层 ...