参考论文:[1801.04381] MobileNetV2: Inverted Residuals and Linear Bottlenecks TL;DR 在MobileNetV1的基础上,引入了倒置残差结构和线性瓶颈等创新,进一步提升了模型的性能和效率。 倒置残差结构:传统的ResNet通常是在高维特征之间建立快捷连接,而本文提出将快捷连接应用在低维的瓶颈层。降低计算量,提高信息传递效率。
几天前,著名的小网 MobileNet 迎来了它的升级版: MobileNet V2。之前用过 MobileNet V1 的准确率不错,更重要的是速度很快,在 Jetson TX2 上都能达到 38 FPS 的帧率,因此对于 V2 的潜在提升更是十分期待。 V2 …
【精读AI论文】谷歌轻量化网络MobileNet V2(附MobileNetV2代码讲解)共计2条视频,包括:MobileNet V2算法精讲、MobileNet V2论文精读等,UP主更多精彩视频,请关注UP账号。
MobileNet V2论文提出了一种新的深度学习网络架构，作为MobileNet V1的升级版，旨在提升模型的效率和性能。在介绍MobileNet V1的基础知识之前，我们先回顾其核心机制。MobileNet V1采用片形卷积（DK*DK*M）和长条形卷积结合的结构，其中M代表输入特征图的厚度，DK是卷积核大小。传统卷积在空间上进行操作，...
一、论文: https://arxiv.org/abs/18 非官方Caffe代码:https://github.com/shicai/MobileNet-Caffe 二、论文理解 MobileNet V2 是对 MobileNet V1 的改进,同样是一个轻量级卷积神经网络。 1)基础理论–深度可分离卷积(DepthWise操作) 标准的卷积过程可以看上图,一个2×2的卷... ...
论文题目:MobileNet V2:Inverted Residuals and Linear Bottlenecks 文献地址:https://arxiv.org/abs/1801.04381 (非官方)源码地址: (1)Caffe 实现:https://github.com/shicai/MobileNet-Caffe (2)Pytorch实现:https://github.com/tonylins/pytorch-mobilenet-v2 ...
首先说明一下 ReLU6,卷积之后通常会接一个 ReLU 非线性激活,在 MobileNet V1 里面使用 ReLU6,ReLU6 就是普通的ReLU但是限制最大输出值为 6,这是为了在移动端设备 float16/int8 的低精度的时候,也能有很好的数值分辨率,如果对 ReLU 的激活范围不加限制,输出范围为0到正无穷,如果激活值非常大,分布在一个很大...
论文以 MobileNetV2 为基本分类网络,实现 MNet V2 + SSDLite,耗时 200ms,mAP 22.1,参数只有 4.3M。相比之下,YOLOv2 mAP 21.6,参数50.7M。模型的精度比 SSD300 和 SSD512 略低。 3. Semantic Segmentation 当前Semantic Segmentation 性能最高的架构是 DeepLabv3,论文在 MobileNetV2 基础上实现 DeepLabv3,同时与...
一、论文: https://arxiv.org/abs/18 非官方Caffe代码:https://github.com/shicai/MobileNet-Caffe 二、论文理解 MobileNet V2 是对 MobileNet V1 的改进,同样是一个轻量级卷积神经网络。 1)基础理论–深度可分离卷积(DepthWise操作) 标准的卷积过程可以看上图,一个2×2的卷... ...
1.1 论文摘要 在本论文中,我们描述了一种新的网络架构MobileNetV2,该网络在多个视觉基础任务上相比于第一代MobileNets都取得了更好的效果。我们同时还针对目标检测任务,基于我们的MobileNetV2,改进出了一套新的架构,名为SSDLite。同时,对于实例分割任务,我们也在DeepLabv3的基础上进行了改进,提出了Mobile DeepLabv3。