这篇文章简要评述了由谷歌推出的MobileNetV2。在先前的MobileNetV1版本中,引入了深度可分离卷积,极大地降低了网络的复杂性成本和模型大小,非常适合移动设备或计算能力较低的设备。在MobileNetV2中,引入了一种更好的模块,采用了倒置残差结构,这次移除了窄层中的非线性。使用MobileNetV2作为特征提取的主干,也实现了目标检...
应用在目标检测任务上,基于 MobileNet V2的SSDLite 在 COCO 数据集上超过了 YOLO v2,并且大小小10倍速度快20倍: 6)总结 1、CNN 在 CV 领域不断突破,但是深度模型前端化还远远不够。目前 MobileNet、ShuffleNet参数个位数(单位 M ),在ImageNet 数据集上,依 top-1 而论,比 ResNet-34,VGG19 精度高,比 Res...
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模型解读 一. 前沿 论文介绍了一种新的轻量级网络——MobileNetV2,与其他的轻量级网络相比,它在多个任务上都达到了最先进的水平。我们介绍了一种将轻量级网络应用在目标检测中的模型SSDLite,另外我们展示了如何通过DeepLabv3的一种简化形式——Mobile DeepLabv3来构建移动语义分割模型。 MobileNetV2是基于倒置...
MobileNet模型是Google针对手机等嵌入式设备提出的一种轻量级的深层神经网络,其使用的核心思想便是depthwise separable convolution。 MobileNetV2是MobileNet的升级版,它具有两个特征点: 1、Inverted residuals,在ResNet50里我们认识到一个结构,bottleneck design结构,在3x3网络结构前利用1x1卷积降维,在3x3网络结构后,利用1x1...
1. 模型选择 model = torch.hub.load('pytorch/vision:v0.10.0', 'mobilenet_v2', pretrained=True) model.eval() x = torch.randn(1, 3, 224, 224) torch.onnx.export(model, x, "mobilenet_v2.onnx", export_params=True) 复制 2. 模型转化 atc --model=./mobilenet_v2.onnx --framework=...
MobileNetV2与其它较新的移动端CNN网络结构比较 实验结果 下表为MobileNet v2与其它移动端CNN网络在ImageNet上的精度及模型大小、计算量等比较。再次发现人家Google这次又是使用16个GPUs以async的方式来训练的,真是技艺高超啊。 MobileNetV2与其它CNN网络在ImageNet上的精度及计算等比较 ...
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...
DeepLearning深度学习小项目,利用CNN和MobileNetV2搭建的水果识别模型。 github地址 fruit为本次大作业使用的数据集。 geneFruit为数据增强后的数据集。 FruitRecognition为本次大作业相关代码及相关曲线热力图。 项目使用conda环境进行训练, 相关测试版本如下:
V1的MobileNet应用了深度可分离卷积(Depth-wise Seperable Convolution)并提出两个超参来控制网络容量,这种卷积背后的假设是跨channel相关性和跨spatial相关性的解耦。深度可分离卷积能够节省参数量省,在保持移动端可接受的模型复杂性的基础上达到了相当的高精度。而在V2中,MobileNet应用了新的单元:Inverted residual with...