MobileNetV2算法的简介(论文介绍) 作者在MobileNet基础上,又提出了改进的模型MobileNetV2,该模型可用于不同的任务,比如图像分类、目标检测、图像分割等。 Abstract In this paper we describe a new mobile architecture, MobileNetV2, that improves the state of the art performance of mobile models on multiple tas...
3.1 转换 mobilenetv2 模型 此步骤是为了将深度学习训练框架(前端)产生的模型(支持tensorflowpb、tflite、caffemodel、onnx),选择还是挺多的,我这里用的是 tflite 来转换板子可支持运行的模型格式。 转换方法还是可参考这篇 《【嵌入式AI】周易 AIPU算法部署仿真测试》,这篇里写的前端是来自 tensorflow 的,相比 fr...
MobileNetV2 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 ...
由于深度学习的关系,计算机视觉领域发展迅速,各大榜单精度刷的很高,但是这些性能强大的模型却没有用武之地,在现实场景下,更加需要的是轻量级的模型。本文将从轻量级网络(MobileNetV2、ShuffleNetV2)、轻量级检测(Light-Head R-CNN、ThunderNet)、轻量级分割(BiSeNet、DFANet)3个方面进行介绍。
1、MobileNet V1 → MobileNet V2 2、主要贡献是一个新颖的层模块 具有线性瓶颈的反转残差(inverted residual ):该模块将低维压缩表示作为输入,首先将其扩展为高维度并使用轻量级沿深度卷积(depthwiseconvolution)进行滤波。随后通过线性卷积将特征投射回低维表示。