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,也实现了目标检测和语义分割的最新性能。这是一篇2018年CVPR...
2)MoblieNet1 模型 MobileNet v1是谷歌于2017年提出的轻量化网络,核心是通过用深度可分离卷积代替标准的卷积。深度可分离卷积将标准卷积拆成1个深度卷积和1个逐点卷积(也就是1××1卷积),可以将计算量降低至原来的1/8~1/9。 回顾一下:MobileNet v1 3 解决方案 1)MobileNetV2模型 其中,t:扩展因子,c:输出...
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...
模型介绍: MobileNet网络专注于移动端或者嵌入式设备中的轻量级CNN,相比于传统卷积神经网络,在准确率小幅度降低的前提下大大减少模型参数与运算量。传统卷积与DW卷积(Depthwise Conv)的差异,在传统卷积中,每个卷积核的channel与输入特征矩阵的channel相等(每个卷积核都会与输入特征矩阵的每一个维度进行卷积运算),输出特征...
二、MobileNetV2的具有线性瓶颈的逆残差结构(the inverted residual with linear bottleneck)。 具体步骤:先升维、卷积、再降维 解释一下1×1卷积的作用:减少参数,增强非线性表达能力。 三、 MobileNetV3的轻量级的注意力模型、激活函数更新优化 其中加入了SE注意力模块,示意图如下: ...
MobileNet v2是对MobileNet v1的改进,也是一个轻量化模型。 关于MobileNet v1的介绍,请看这篇:对MobileNet网络结构的解读 MobileNet v1遗留下的问题 1)结构问题 MobileNet v1的结构非常简单,是一个直筒结构,这种结构的性价比其实不高,后续一系列的ResNet,DenseNet等结构已经证明通过复用图像特征,使用Concat/Eltwise+...
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
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 ...
MobileNetV2模型的原理是通过使用深度可分离卷积来减少模型的参数数量和计算量,从而实现高效的图像分类和目标检测。 深度可分离卷积是MobileNetV2模型的核心技术,它是一种将标准卷积分解为深度卷积和逐点卷积的方法。深度卷积是一种只在每个输入通道上进行卷积的卷积操作,它可以减少卷积核的数量,从而减少模型的参数数量和...