对比一下 MobileNet v1,MobileNet v1 每通过一次深度可分离卷积,通道数就是增加许多,并没有任何限制通道数的操作,而 MobileNet v2 可以用 Projection Convolution 来保证通道数不过多增加,甚至保持输出通道数等于输入通道数。在下面的 Residual Connection 部分我们会讨论如何控制通道数的变化。 Residual Connection 这里...
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...
二、mobileNetV2 相对V1的改进:有人在实际使用的时候, 发现深度卷积部分的卷积核比较容易训废掉:训完之后发现深度卷积训出来的卷积核有不少是0;将ReLU替换成线性激活函数。 MobileNetV2是MobileNet的升级版,它具有一个非常重要的特点就是使用了Inverted resblock,整个mobilenetv2都由Inverted resblock组成。 Inverted re...
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。...
MobileNetV2网络设计基于MobileNet V1,它保留了其简单性且不需任何特殊的运算符,同时显着提高了其准确性,从而实现了针对移动应用程序的图像分类和检测任务等。网络中的亮点是 Inverted Residuals (倒残差结构 )和 Linear Bottlenecks(线性瓶颈)。 模型主要贡献是提出了具有线性瓶颈的倒置残差块-Bottleneck Residual Block...
MobileNet 系列是谷歌推出的一系列轻量级网络模型，旨在在保持模型性能的同时大幅减小模型尺寸和提高运算速度。本文将深入讨论 MobileNet v1、MobileNet v2 和 MobileNet v3 的各自机制。MobileNet v1 主要采用了深度可分离卷积（Depthwise Separable Convolutions）作为基础结构。它将常规卷积操作拆分为深度卷积（...
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 ...
MobileNetV3则结合了AutoML和人工微调，通过MnasNet的平台感知NAS进行全局搜索，然后使用NetAdapt进行局部调整，优化了网络结构。特别是对前后几层的特殊处理，如前置avg pool和使用计算高效的h-swish非线性激活，进一步提升了性能和速度。总的来说，MobileNet系列从V1到V3，不断优化网络架构，提升了轻量化网络...