•MobileNet v2:在MobileNet V1深度可分离卷积的基础上提出了 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,在 MobileNet_V2的Bottleneck Residual Block基础上引入MnasNet的Squeeze-and-Excitation注意力机制。
然后说v2:v2有两大特点: (1)Invertedresiduals:我们正常的残差块,都是先降通道数,再升,最后进行element_wise操作。v2则是先升后降,因为如果 面向Mobile device的CNN模型设计与NAS分析总结,Efficient network design,手工和NAS两种方法 ,这是一个轻量级注意力机制的模块,能够增强卷积模块的特征提取性能。然后,对激活...
最明显的改变还是我们的注意力机制 我们得到的特征矩阵,我们对它每一个channel进行一个池化处理,我们有多少个channel,我们池化后得到的一维向量就会有多少个元素,之后通过两个全连接层,第一个全连接的节点个数是我们channel的1/4,第二个全连接层节点个数和我们的一维向量节点个数是相等的 如图是一个se机制的示意图...
bneck为MobileNetV3特有的结构,也就是具有线性瓶颈的逆残差结构、深度可分离卷积、轻量级的注意力模型、利用h-swish代替swish函数为一体的特殊结构,SE代表是否使用通道注意力机制,NL代表激活函数类型,有HS(h-swish)和RE(ReLU),NBN代表没有BatchNormalization,S为Stride。
在这项工作中,作者提出了一种新的基于图的稀疏注意力机制,即稀疏Vision Graph注意力(SVGA),该机制是为在移动端设备上运行的ViG设计的。此外,作者提出了第一个用于移动端设备上视觉任务的混合CNN-GNN架构MobileViG,该架构使用SVGA。 大量实验表明,MobileViG在图像分类、目标检测和实例分割任务的准确性和/或速度方面优...
在这项工作中,作者提出了一种新的基于图的稀疏注意力机制,即稀疏Vision Graph注意力(SVGA),该机制是为在移动端设备上运行的ViG设计的。此外,作者提出了第一个用于移动端设备上视觉任务的混合CNN-GNN架构MobileViG,该架构使用SVGA。 大量实验表明,MobileViG在图像分类、目标检测和实例分割任务的准确性和/或速度方面优...
融合ghost模块和注意力机制的MobileNetV2农作物叶片图像分类方法专利信息由爱企查专利频道提供,融合ghost模块和注意力机制的MobileNetV2农作物叶片图像分类方法说明:本发明涉及人工智能技术,揭露了一种融合ghost模块和注意力机制的MobileNetV2农作物叶片图...专利查询请
[方法]本研究在轻量化网络MobileNetV2的基础上进行改进,加入改进的CBAM(convolutional block attention module)注意力机制,对改进的模型全整型量化后在边缘计算设备上部署。利用该模型对4种小麦籽粒(赤霉病粒、腥黑穗病粒、破损粒和正常粒)...
本研究的设计思路:为增强模型对特征提取能力,在MobileNet v2的基本单元Bottleneck_s1和Bottleneck_s2中嵌入注意力机制,构建出带注意力机制的基本单元;为避免部分图像像素变化、差异较大等因素造成对模型训练精度影响,引入迁移学习方法,提高模型的泛化能力和稳定性...
2.使用了NAS(Neural Architecture Search)搜索参数 3.重新设计了耗时结构:作者使用NAS搜索之后得到的网络,接下来对网络每一层的推理时间进行分析,针对某些耗时的层结构做了进一步的优化网络改进: 1.提出SE模块(注意力机制)对得到的特征矩阵,对每个channel进行池化处理,接下来通过两个全连接层得到输出的向量,其中第一...