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...
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...
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...
MobileNetV2也可作为TF-Hub上的模块使用,预训练检查点可在Github上找到。 Github:https://github.com/tensorflow/models/tree/master/research/slim/nets/mobilenet MobileNetV2继承了MobileNetV1的思想,使用深度可分离卷积结构作为构建模块。而MobileNetV2引入了两种新的功能:层之间的线性瓶颈;瓶颈之间的连接捷径(shortcut...
1.MobileNetV2卷积块 1.1 MobileNetV1 在MobileNetV1中,有两个层。 第一层称为深度卷积,通过对每个输入通道应用单个卷积滤波器来执行轻量级过滤。 第二层是一个1×1卷积,称为逐点卷积,负责通过计算输入通道的线性组合来构建新特征。 这里使用ReLU6进行比较。(实际上,在MobileNetV1技术报告中,我没找到使用ReLU6的...
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...
别怕。昨天,谷歌发布了新一代移动架构MobileNetV2。 这是一种为移动设备设计的通用计算机视觉神经网络,支持图像分类和检测等任务,结果比上一代模型有显著提升。在个人移动设备上运行深度网络能时能提升体验,让用户能在任何时间和地点进行访问,在安全、隐私和能耗上还有额外优势。
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是在2018年发表的,此时ResNet已经出来了,经过几年的广泛使用表明,shortcut connection和Bottlenck residual block是相当有用的。MobileNet_v2中加入了这两个结构。 但不同的是,ResNet中的bottleneck residual是沙漏形的,即在经过1x1卷积层时降维,而MobileNet_v2中是纺锤形的,在1x1卷积层是升维。这...
MobileNetV2先使用`1*1`卷积升维,在高维空间下使用`3*3`的深度卷积,在使用`1*1`卷积降维,在降维时采用线性激活函数。当步长为1时,使用残差连接输入和输出;当步长为2时,不适用残差连接,因为此时的输入特征矩阵和输出特征矩阵的shaoe不相等