MobileNet v2网络是对MobileNet V1网络的改进,准确率更高,模型更小。 MobileNet-v2网络的主体设计思想: MobileNet v1网络中的亮点是DW+DP的深度可分离卷积,在MobileNet v2中的创新点就是: (1)Inverted residual block(倒残差结构) 如下图所示,在前面我们介绍ResNet网络中的残差结构中,先经过1*1的Conv layer,把...
return self.conv(x) 放一张结构图,便于对照理解: 整体网络的实现 class MobileNetV2(nn.Module):#整体的网络 def __init__(self, num_classes=1000, alpha=1.0, round_nearest=8): #参数:类的个数,各个层的深度缩放系数(width multiplier),深度数需要改成离其最近的倍数 super(MobileNetV2, self).__ini...
首先v2还是继承了v1的思想,即仍然采用了depthwise separable convolution。 其次文章提出两点结论: 感兴趣的特征在ReLU之后保持非零,近似认为是线性变换。 ReLU能够保持输入信息的完整性,但仅限于输入特征位于输入空间的低维子空间中。 通过上述两点结论,文章认为可以在v1的基础上优化卷积结构,即在depthwise separable co...
一、网络模型结构 提出了 inverted residual structure,主要由 bottleneck block 和 expansion layer 组成,后面会详细的介绍它们的结构 1.1 inverted residual structure Residual block 运行流程:input -> 1 * 1 卷积降维,relu -> 3 * 3 卷积,relu -> 1 * 1 卷积升维,relu -> add(input, output) Inverted ...
MobileNet v2的网络结构如下图所示。 可以看到,输入经过一个常规卷积之后,v2网络紧接着加了7个bottleneck block层,然后再两个1*1卷积和一个7*7的平均池化的组合操作。 MobileNet v3 MobileNet v3同样是由谷歌于于2019年提出新版本的MobileNet。在v2网络的基础上,v3提出了四个大的改进措施。
MobileNet v2的网络结构如下图所示。 可以看到,输入经过一个常规卷积之后,v2网络紧接着加了7个bottleneck block层,然后再两个1*1卷积和一个7*7的平均池化的组合操作。 MobileNet v3 MobileNet v3同样是由谷歌于于2019年提出新版本的MobileNet。在v2网络的基础上,v3提出了四个大的改进措施。
MobileNet的特性详解 1、深度可分离卷积 从MobileNetV1开始,到V2、V3的线性瓶颈结构都大量使用了深度可分离卷积。 深度可分离卷积(Depthwise Separable Convolution)是一种卷积结构。它是由一层深度卷积(Depthwise convolution)与一层逐点卷积(Pointwise Convolution)组合而成的,每一层卷积之后都紧跟着批规范化和ReLU激活...
MobileNetV2 架构基于反向残差结构,其中残差块的输入和输出是较短的瓶颈层,这与在输入中使用扩展表征的传统残差模型正相反。MobileNetV2 使用轻量级深度卷积过滤中间扩展层的特征。此外,我们发现为了保持表征能力,移除短层中的非线性很重要,这提升了性能,并带来了催生该设计的直观想法。最后,我们的方法允许将输入/输出域...
简介:YOLOv5改进 | 主干篇 | 利用MobileNetV2替换Backbone(轻量化网络结构) 一、本文介绍 本文给大家带来的改进机制是MobileNetV2,其是专为移动和嵌入式视觉应用设计的轻量化网络结构。其在MobilNetV1的基础上采用反转残差结构和线性瓶颈层。这种结构通过轻量级的深度卷积和线性卷积过滤特征,同时去除狭窄层中的非线性...
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...