out = self.bn3(self.conv3(out))# 步长为1,加 shortcut 操作ifself.stride ==1:returnout + self.shortcut(x)# 步长为2,直接输出else:returnout 创建MobileNetV2 网络 因为CIFAR10 是 32*32,因此,网络有一定修改。 classMobileNetV2(nn.Module):# (expansion, out_planes, num_blocks, stride)cfg =...
class MobileNetV2(nn.Module):#整体的网络 def __init__(self, num_classes=1000, alpha=1.0, round_nearest=8): #参数:类的个数,各个层的深度缩放系数(width multiplier),深度数需要改成离其最近的倍数 super(MobileNetV2, self).__init__() block = InvertedResidual#将逆向卷积赋给block,改个名 input...
MobileNetV2则是Inverted residuals,即:“扩张”→“卷积提特征”→ “压缩” OK,理论部分就这样,正式进入代码解读部分 代码分为三个文件:mobilenet_v2.py、mobilenet.py、conv_blocks.py conv_blocks.py mobilenet特殊卷积结构的实现; mobilenet.py mobilenet基础结构; mobilenet_v2.py 实现了V2的结构; 还有一个网...
# mobilenetv2的创新点,InvertedResidualclassInvertedResidual(nn.Module):def__init__(self,inp,oup,stride,expand_ratio,use_batch_norm=True,onnx_compatible=False):super(InvertedResidual,self).__init__()ReLU=nn.ReLUifonnx_compatibleelsenn.ReLU6 self.stride=strideassertstridein[1,2]hidden_dim=round...
create_net=lambdanum:create_mobilenetv2_ssd_lite(num,width_mult=args.mb2_width_mult)#这个写法有点意思哈。相当于create_net是一个能接受参数的函数!基于create_mobilenetv2_ssd_lite的函数,这个写法第一次见还纠结了一下,看完觉得很棒config=mobilenetv1_ssd_config ...
【精读AI论文】谷歌轻量化网络MobileNet V2(附MobileNetV2代码讲解)共计2条视频,包括:MobileNet V2算法精讲、MobileNet V2论文精读等,UP主更多精彩视频,请关注UP账号。
几篇论文实现代码:《MobileNetV2: Inverted Residuals and Linear Bottlenecks》GitHub:O网页链接《Siamese Networks for one-shot learning》GitHub:O网页链接《DeepLab: Semantic Image Segmentation with Deep Convolutional Nets, Atrous Convolution, and Fully Connected CRFs》GitHub:O网页链接...
在结构对比上,Mobilenet V2引入了瓶颈层和扩张维度的概念,通过先扩张维度,后进行深度卷积和点卷积,最后再压缩维度,来实现特征的高效提取。这种结构在保持参数量的同时,提高了模型的性能。代码解读部分涉及的文件包括mobilenet_v2.py、mobilenet.py、conv_blocks.py等。mobilenet_v2.py实现V2结构,...
Fruit-Dataset水果数据集+水果分类识别训练代码本项目利用深度学习技术,提供了一个水果分类识别训练与测试的框架,支持多种模型如googlenet, resnet, inception_v3, mobilenet_v2等。主要涉及以下内容:1. 水果数据集Fruit-Dataset:包含262种水果,总计225,640张图像,是训练水果分类模型的理想资源。部分数据...
using the following backbone network architectures: ResNet{18, 34, 50} MobileNetV2 AlexNet Additional backbone architectures may be easily implemented. For more details about these models, please seeReferencesbelow. Evaluation toolkit can support the following datasets: ...