MobileNet v2网络是由google团队在2018年提出的,相比MobileNet V1网络,准确率更高,模型更小。 MobileNet v2 模型的特点: 如上图,mobileNet v2在V1基础上进行了改进。 刚刚说了MobileNet v1网络中的亮点是DW卷积,那么在MobileNet v2中的亮点就是Inverted residual block(倒残差结构),同时分析了v1的几个缺点并针对...
MobileNetV2的网络模块样子是这样的: 我们是依据一个什么样的思路来设计这样的网络结构呢? MobileNetV1网络主要思路就是深度可分离卷积的堆叠。在V2的网络设计中,我们除了继续使用深度可分离(中间那个)结构之外,还使用了Expansion layer和 Projection layer。这个projection layer也是使用1\times 1的网络结构,他的目的是...
02 mobilenetv2代码详解是华为集团用72小时讲完的AI深度学习全套教程,整整300集(从入门到实战)学完即可就业!-人工智能/OpenCV/机器学习/神经网络/计算机视觉的第29集视频,该合集共计200集,视频收藏或关注UP主,及时了解更多相关视频内容。
一、mobilenet-v1 mobilenet-v1创新部分 mobilenet-v1整体结构类似与VGG那种直通的结构,没有什么像resnet那样的残差结构,和之前大多数网络不一样的主要有两点: 采用了depthwise separable convolution来提高网络的计算速度,depthwise separate convolution包含了depthwise convolution和pointwise convolution 采用了Width Multiplie...
1、MobileNet V1 → MobileNet V2 2、主要贡献是一个新颖的层模块 3、实验结果 MobileNet V2算法的案例应用 相关文章 DL之MobileNet:MobileNet算法的简介(论文介绍)、架构详解、案例应用等配图集合之详细攻略 DL之MobileNet:MobileNet算法的架构详解 DL之MobileNetV2:MobileNetV2算法的简介(论文介绍)、架构详解、案例应用...
轻量化卷积神经网络MobileNet论文详解(V1&V2) 本文是 Google 团队在 MobileNet 基础上提出的 MobileNetV2,其同样是一个轻量化卷积神经网络。目标主要是在提升现有算法的精度的同时也提升速度,以便加速深度网络在移动端的应用。
V2 算法的简介(论文介绍) MobileNet V2 算法的架构详解 1、MobileNet V1 → MobileNet V2 2、主要贡献是一个新颖的层模块 3、实验结果 MobileNet V2 算法的案例应用 相关文章 相关文章 DL 之 MobileNet:MobileNet 算法的简介(论文介绍)、架构详解、案例应用等配图集合之详细攻略 :MobileNet 算法的架构详解 DL......
DL之MobileNetV2:MobileNetV2算法的架构详解 MobileNetV2算法的架构详解 1、主要贡献—提出一个新颖的层模块 具有 文章来源: yunyaniu.blog.csdn.net,作者:一个处女座的程序猿,版权归原作者所有,如需转载,请联系作者。 原文链接:yunyaniu.blog.csdn.net/article/details/98371751...
一、引言 更加高效的 MobileNetV2 继续使用了 MobileNetV1 提出的深度可分离卷积(Depthwise separable convolutions),同时引入了线性瓶颈结构(Linear Bottlenecks),反向残差结构(Inverted Residuals),使得参数量和计算量减少,速度提升,精度更高。 二、MobileNetV2主要创新点 MobileNetV2 使... ...
MobileNet心得 一、MobileNetv1: 先上一个结构: 本质:说白了就是仿inception的深度可分离卷积,将乘法变成加法,减少FLOPS二、MobileNetv2:我们熟悉了v1的结构后来看v2,首先Mobilenetv2和v1的区别和其自身的创新如下:1) 说来了,增加了1*1的卷积操作,Invertedresiduals,先升维再降维2) 最后不采用Relu,而使用Linear代...