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...
MobileNet v3仍主要基于MobileNet v2中使用的Inverted bottleneck结构。但相比于MobileNet v2,MobileNet v3的主要改动包括以下几点。 3.1 Hard-swish激活函数 MobileNet v3在部分网络层中使用了Hard-swish激活函数,其理由是:在MobileNet v3中使用Hard-swish相比于ReLU,可以在更少的参数下获得相近的精度。所以它完全是实验...
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...
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。**这种方式已经远...
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...
(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 ...
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，...
MobileNetV2进一步优化，引入了inverted residual with linear bottleneck结构，它模仿残差网络，但减少了输入输出维度，通过线性卷积升维、深度卷积提取特征再降维。这种设计既保持了性能，又显著地减小了模型尺寸，适合终端设备使用。MobileNetV3则结合了AutoML和人工微调，通过MnasNet的平台感知NAS进行全局搜索，...