下面我们简单看一下模型表现的对比,首先是对比分别用了常规卷积和深度可分离卷积的 MobileNet v1(Million Mult-Adds 是计算量,Million Parameters 是模型大小): 然后是对比用了深度可分离卷积的 MobileNet v1 和当时其他的主流模型: MobileNet v2 当我们谈 MobileNet v2 的时候,我们主要谈的就是 Bottleneck Residual ...
MobileNetV1网络主要思路就是深度可分离卷积的堆叠。 Mobilenetv1网络结构 【二、MobilenetV2】 论文地址:[1801.04381] MobileNetV2: Inverted Residuals and Linear Bottlenecks (arxiv.org) Mobilenetv2网络结构 上图中,MobilenetV2 unit包含stride=1和stride=2两种。 引入了bottleneck结构。 将bottleneck结构变成了纺锤型...
之前也写过《轻量级深度学习网络概览》,里面提到过mobilenetv1和mobilenetv2的一些思想。下面基于slim mobilenet的实现版本来具体讲讲他们的结构 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depthwis...
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。
V2的效果如下:可以看到V2所用的参数更少,但Map值和其它的差不多,甚至超过了Yolov2。 原论文下载地址:MobileNetV2 MobileNetV3 前面已经讨论了V1和V2版本的mobileNet,接下来将谈谈V3版本的MobileNet💯💯💯当刚打开论文看摘要时,就发现出现了一个生词NAS(网络结构搜索)。怎么理解呢,这里谈谈自己的看法。
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 1x1 的网络结构,他的目的是希望把高维特征映射到低维空间去。另外说一句,使用 1x1 的网络结构将高维空间映射到低纬空间的设...
MobileNet v1和v2都是深度学习模型压缩中的重要里程碑，它们分别通过Depthwise Separable Convolution和额外的残差结构优化了模型的效率和精度。v1通过分离卷积（Depthwise Convolution）和点卷积（Pointwise Convolution）大幅减少了参数量和计算成本，使得在资源受限的设备上也能运行。v2在此基础上，引入了残差...
MobileNet 由谷歌在 2017 年提出,是一款专注于在移动设备和嵌入式设备上的 轻量级 CNN神经网络,并 迅速 衍生了 v1 v2 v3 三个版本; 相比于传统的 CNN 网络,在准确率小幅降低的前提下,大大减小模型参数和运算量; 一句话概括,V1 就是 把 vgg 中标准卷积层 换成了 深度可分离卷积; ...
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...
MobileNet 系列是谷歌推出的一系列轻量级网络模型，旨在在保持模型性能的同时大幅减小模型尺寸和提高运算速度。本文将深入讨论 MobileNet v1、MobileNet v2 和 MobileNet v3 的各自机制。MobileNet v1 主要采用了深度可分离卷积（Depthwise Separable Convolutions）作为基础结构。它将常规卷积操作拆分为深度卷积（...