MobileNet v2:提出了 Bottleneck Residual Block(瓶颈残差模块) MobileNet v3:使用了 NAS 和 NetAdapt 算法搜索最优的模型结构,同时对模型一些结构进行了改进,例如在 MobileNet v2 的 Bottleneck Residual Block 基础上引入 Squeeze-and-Excitation MobileNet v1 我们先看看MobileNet v1的结构: 大家会发现它的基础模块如...
V2:展示了反转残差和线性瓶颈结构。每个块又狭窄的输入和输出层组成,这些层没有非线性操作,后面跟着扩展到更高维空间并投影到输出的操作。残差连接连接了瓶颈层,而不是扩展层 V3:展示了与SAE层一起使用的V3.在残差层中应用了挤压和激励操作。
但是如果像以前那样先压缩channal,channal数本来就少,再压没了,所以不如先增大后减少。 三、mobileNetV3 mobilenetV3使用了特殊的bneck结构。bneck结构如下图所示: 它综合了以下四个特点: a、MobileNetV2的具有线性瓶颈的逆残差结构(the inverted residual with linear bottleneck)。 即先利用1x1卷积进行升维度,再进行...
Inverted Residuals中文是倒残差结构,我们来看看其和正常的残差结构之前有什么区别和联系:通过下图可以看出,左侧为ResNet中的残差结构,其结构为1x1卷积降维->3x3卷积->1x1卷积升维;右侧为MobileNetV2中的倒残差结构,其结构为1x1卷积升维->3x3DW卷积->1x1卷积降维。V2先使用1x1进行升维的原因也是前面所说的高维...
轻量级网络模型MobileNet发展脉络(V1-V2-V3) 卷积神经网络发展 卷积神经网络被广泛应用在图像分类、目标检测等视觉任务中,并取得了巨大的成功。然而,卷积神经网络通常需要较大的运算量和内存占用,在移动端以及嵌入式设备等资源受限的环境中受到限制,因此需要进行网络压缩。从2012年AlexNet网络提出获得image net分类任务第...
4. MobileNet V3 MobileNet V3发表于2019年,Mobilenet-V3 提供了两个版本,分别为 MobileNet-V3 Large以及 MobileNet-V3 Small,分别适用于对资源要求不同的情况。 **V3结合了v1的深度可分离卷积、v2的Inverted Residuals(倒残差)和Linear Bottleneck(线性瓶颈)、SE模块,利用NAS(神经结构搜索)来搜索网络的配置和参数。
通过这些操作，MobileNet v2 实现了模型的轻量化，同时保持了较高的性能。对于 MobileNet v3，其创新点在于网络结构的搜索与优化。它首先使用资源受限的神经架构搜索（NAS）算法执行整体模块结构搜索，允许不同的模块具有不同的宏观结构。这样，网络的层多样性能得到实现，有助于实现高精度与低延迟。接着，...
(1)将Inception模块和ResidualConnection结合,提出了Inception-ResNet-v1,Inception-ResNet-v2,使得训练加速收敛更快,精度更高。 ILSVRC-2012测试结果如下(single crop), (2)设计了更深的Inception-v4版本,效果和Inception-ResNet-v2相当。 (3)网络输入大小和V3一样,还是299*299 ...
其次，Bottleneck layer，源自ResNet，是通过1x1卷积将高维特征映射到低维，便于网络高效处理。而Mobilenet V2引入的Inverted Residuals结构，与Bottleneck相反，通过扩张层（Expansion layer）升维，随后的残差连接保持信息流动，形成了与传统设计不同的高效架构。Mobilenet V3在基础结构上加入了SE模块，以及对头部...