本文是 Google 团队在 MobileNet 基础上提出的 MobileNetV2,其同样是一个轻量化卷积神经网络。目标主要是在提升现有算法的精度的同时也提升速度,以便加速深度网络在移动端的应用。
MobileNet-V2 是一个性能极佳的轻量化模型,可以采用较少的参数获得较好的性能;同时,级联的操作可达到从粗到精的关键点定位。 摘要:为了能在移动端进行实时的人脸关键点检测,本实验采用最新的 图解流形 流形角度解释线性瓶颈层 降维 mobilenet-v2论文中,关于流形学习的这段论述,只是为了阐述一个观点,relu函数不可靠...
作者在MobileNet基础上,又提出了改进的模型MobileNetV2,该模型可用于不同的任务,比如图像分类、目标检测、图像分割等。 Abstract In this paper we describe a new mobile architecture, MobileNetV2, that improves the state of the art performance of mobile models on multiple tasks and benchmarks as well as ...
V2 算法的简介(论文介绍) MobileNet V2 算法的架构详解 1、MobileNet V1 → MobileNet V2 2、主要贡献是一个新颖的层模块 3、实验结果 MobileNet V2 算法的案例应用 相关文章 相关文章 DL 之 MobileNet:MobileNet 算法的简介(论文介绍)、架构详解、案例应用等配图集合之详细攻略 :MobileNet 算法的架构详解 DL......
MobileNet V2算法的架构详解 1、MobileNet V1 → MobileNet V2 2、主要贡献是一个新颖的层模块 具有线性瓶颈的反转残差(inverted residual ):该模块将低维压缩表示作为输入,首先将其扩展为高维度并使用轻量级沿深度卷积(depthwiseconvolution)进行滤波。随后通过线性卷积将特征投射回低维表示。
文章目录 1 论文信息 2 简介 3 创新点 3.1 反转残差 3.2 线性瓶颈 3.3 网络架构 4 性能 1 论文信息 题目: MobileNetV2: Inverted Residuals and Linear Bottlenecks 代码:TF复现,PyTorch复现 2 简介 Mobilenet-v2是Mobilenet-v1的改进版,主要创新点在于反转残差与线性瓶颈。 3 创新点 3... 查看...
MobileNet V2算法的架构详解 1、MobileNet V1 → MobileNet V2 2、主要贡献是一个新颖的层模块 具有线性瓶颈的反转残差(inverted residual ):该模块将低维压缩表示作为输入,首先将其扩展为高维度并使用轻量级沿深度卷积(depthwiseconvolution)进行滤波。随后通过线性卷积将特征投射回低维表示。