在对象检测和分割任务中，MobileNetV2是种非常有效的特征提取器。例如当与新引入的SSDLite配对时，达到与MobileNetV1相同准确度时速度快了35%。目前研究人员已经在Tensorflow对象检测API下开放了这个模型。为了实现设备上的语义分割，研究人员将MobileNetV2作为一个特征提取器，简化了用移动语义分割模型DeepLabv3构建新的Mobi...
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...
残差块已经被证明有助于提高精度,所以mobileNetV2也引入了类似的块。经典的残差块(residual block)的过程是:1x1(降维)-->3x3(卷积)-->1x1(升维), 但深度卷积层(Depthwise convolution layer)提取特征限制于输入特征维度,若采用残差块,先经过1x1的逐点卷积(Pointwise convolution)操作先将输入特征图压缩(一般压缩率为...
其中MobileNetV2(1.4)中的1.4代表的是倍率因子也就是α,其中α是控制卷积层卷积核个数的超参数,β是控制输入图像的大小 可以看见,在CPU上分类一张图片主需要花75ms,基本上达到了实时性的要求。 Object Detection目标检测任务 可以看见,MobileNetV2的提出,已经基本上可以实现在移动设备或者是嵌入式设备来跑深度学习的...
MobilenetV2是一种轻量级的卷积神经网络模型,专门用于在移动设备上进行图像分类和目标检测任务。它的设计目标是在保持较高准确率的同时,尽可能减小模型的大小和计算量,以适应移动设备的资源限制。 ...
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
为了能在移动端进行实时的人脸关键点检测,本实验采用最新的轻量化模型——MobileNet-V2 作为基础模型,在 CelebA 数据上,进行两级的级联 MobileNet-V2 实现人脸关键点检测。首先,将 CelebA 数据作为第一级 MobileNet-V2 的输入,经第一级 MobileNet-V2 得到粗略的关键点位置;然后,依据第一级 MobileNet-V2 的输出,采...
MobileNet网络专注于移动端或者嵌入式设备中的轻量级CNN,相比于传统卷积神经网络,在准确率小幅度降低的前提下大大减少模型参数与运算量。传统卷积与DW卷积(Depthwise Conv)的差异,在传统卷积中,每个卷积核的channel与输入特征矩阵的channel相等(每个卷积核都会与输入特征矩阵的每一个维度进行卷积运算),输出特征矩阵channel等...
为了能在移动端进行实时的人脸关键点检测,本实验采用最新的轻量化模型——MobileNet-V2 作为基础模型,在 CelebA 数据上,进行两级的级联 MobileNet-V2 实现人脸关键点检测。首先,将 CelebA 数据作为第一级 MobileNet-V2 的输入,经第一级 MobileNet-V2 得到粗略的关键点位置;然后,依据第一级 MobileNet-V2 的输出,采...
所以mobileNetV2是先经过1x1的逐点卷积操作将特征图的通道进行扩张,丰富特征数量,进而提高精度。这一过程刚好和残差块的顺序颠倒,这也就是倒残差的由来:1x1(升维)-->3x3(dw conv+relu)-->1x1(降维+线性变换)。 2.3 网络结构 主要由不同的瓶颈残差块组成,一个瓶颈残差块的具体结构如下表1所示。输入通过1*1的...