在先前的MobileNetV1版本中,引入了深度可分离卷积,极大地降低了网络的复杂性成本和模型大小,非常适合移动设备或计算能力较低的设备。在MobileNetV2中,引入了一种更好的模块,采用了倒置残差结构,这次移除了窄层中的非线性。使用MobileNetV2作为特征提取的主干,也实现了目标检测和语义分割的最新性能。这是一篇2018年CVPR...
应用在目标检测任务上,基于 MobileNet V2的SSDLite 在 COCO 数据集上超过了 YOLO v2,并且大小小10倍速度快20倍: 6)总结 1、CNN 在 CV 领域不断突破,但是深度模型前端化还远远不够。目前 MobileNet、ShuffleNet参数个位数(单位 M ),在ImageNet 数据集上,依 top-1 而论,比 ResNet-34,VGG19 精度高,比 Res...
我们介绍了一种将轻量级网络应用在目标检测中的模型SSDLite,另外我们展示了如何通过DeepLabv3的一种简化形式——Mobile DeepLabv3来构建移动语义分割模型。 MobileNetV2是基于倒置的残差结构,普通的残差结构是先经过 1x1 的卷积核把 feature map的通道数压下来,然后经过 3x3 的卷积核,最后再用 1x1 的卷积核将通道数扩...
总体来说,MobileNetV2提供了一个高效的移动导向模型,可作为许多视觉识别任务的基础。 资源下载 目前,MobileNetV2作为TensorFlow-Slim图像分类库的一部分发布,用户也可在Colaboratory中开始探索使用。 此外,MobileNetV2也可作为TF-Hub上的模块,能在GitHub中找到预先训练的检查点。 官方博客介绍: https://research.googleblog...
论文地址:MobileNetV2: Inverted Residuals and Linear Bottlenecks 前文链接:『高性能模型』深度可分离卷积和MobileNet_v1 一、MobileNet v1 的不足 Relu 和数据坍缩 Moblienet V2文中提出,假设在2维空间有一组
MobileNet v2是对MobileNet v1的改进,也是一个轻量化模型。 关于MobileNet v1的介绍,请看这篇:对MobileNet网络结构的解读 MobileNet v1遗留下的问题 1)结构问题 MobileNet v1的结构非常简单,是一个直筒结构,这种结构的性价比其实不高,后续一系列的ResNet,DenseNet等结构已经证明通过复用图像特征,使用Concat/Eltwise+...
下图为MobileNet v2与其它较新的移动端CNN网络结构比较。NasNet显得够复杂的。 MobileNetV2与其它较新的移动端CNN网络结构比较 实验结果 下表为MobileNet v2与其它移动端CNN网络在ImageNet上的精度及模型大小、计算量等比较。再次发现人家Google这次又是使用16个GPUs以async的方式来训练的,真是技艺高超啊。
MobileNet v2主要是将残差网络和Depthwise Separable卷积进行了结合。通过分析单通道的流形特征对残差块进行了改进,包括对中间层的扩展(d)以及bottleneck层的线性激活(c)。Depthwise Separable Convolution的分离式设计直接将模型压缩了8倍左右,但是精度并没有损失非常严重,这一点还是非常震撼的。
1.MobileNetsV2 之前的文章高效的 CNN 模型 MobileNets介绍了 MobileNets 模型,本文主要介绍 MobileNets 的升级版 MobileNetsV2,出自论文《MobileNetV2: Inverted Residuals and Linear Bottlenecks》。 MobileNets 通过使用 Depthwise Convolution 和 Pointwise Convolution 替换传统的卷积层,从而减少参数量和计算量,而 MobileNets...