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系列是谷歌推出的轻量级网络模型,旨在不过多牺牲模型性能的同时大幅度减小模型的尺寸和加快模型的运算速度。 MobileNet V1 MobileNet V1基于一种流线型结构使用深度可分离卷积来构造轻型权重深度神经网络。主要用于移动端以及嵌入式设备。模型包含两个权衡延迟和准确率的全局超参数-宽度乘法器(width multiplier)和...
mobilenet-v2由mobilenet-v1改进而来,mobilenet-v1是google早在2016年就研究的产物,只不过2018年发现没人这么做过,所以就发表出来了(占坑很重要).V1采用了类似vgg的直筒结构,所以是有缺点的,正好resnet方兴未艾,所以就搭一下resnet的快车,并做了些分析和改进(inverted residuals & linear bottlenecks). mobilenet-...
所以V2版本在DW前面加了一层PW用来升维。 同时V2去除了第二个PW的激活函数改用线性激活,因为激活函数在高维空间能够有效地增加非线性,但在低维空间时会破坏特征。由于第二个PW主要的功能是降维,所以不宜再加ReLU6。 当strides=1且输入特征矩阵与输出特征矩阵shape相同时才有shortcut连接 MobileNet_V2 realized by ...
mobileNetV2是对mobileNetV1的改进,同样是一种轻量级的神经网络。为了防止非线性层(ReLU)损失一部分信息,引入了线性瓶颈(Linear Bottleneck);另外借鉴ResNet及DenseNet等一系列网络采用了shortcut的网络得到了很好的效果,作者结合depthwise convolution的特点,提出了倒残差 (Inverted Residual)。
MobileNet_v1中的结构如下左图,MobileNet_v2如下右图。、 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...
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
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MobileNet_v1中的结构如下左图,MobileNet_v2如下右图。 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...