传统卷积神经网络对内存、显存都有着一定要求,导致其无法在移动设备或嵌入式设备上部署运行。2017年Google针对嵌入式设备提出了一种轻量级的深层神经网络MobileNet,其核心思想便是用depthwise separable convolution(深度可分离卷积块)代替传统卷积操作,与经典网络的比较下,在精度小幅度下降的同时,网络参数及计算量大幅降低,...
Inverted residual block结构如下图所示: 左侧是ResNet网络中的残差结构,采用的是1x1卷积降维->3x3卷积->1x1卷积升维(两头大中间小的瓶颈结构),使用的是ReLU激活函数。 右侧就是MobileNet v2中的倒残差结构。与上面相反,采用的是1x1卷积升维->3x3DW卷积->1x1卷积降维。 在这里插入图片描述 为什么要使用倒残差结构?
但是在 MobileNet V2 中,中间的 3x3 conv 是深度级可分离卷积,计算量相比于标准卷积小很多,因此,为了提取更多特征,我们先用 1x1 conv 提升通道数,最后再用 1x1 conv 把通道数降下来,形成一种两头小中间大的模块,这与 Residual Block 是相反的。 另外说明一点,使用 1x1 conv 的网络结构将高维空间映射到低维空间...
MobileNetv2 是一个预训练模型,已经在 ImageNet 数据库的一个子集上进行了训练。 该模型接受了超过一百万张图像的训练,可以将图像分类为1000个对象类别(例如键盘,鼠标,铅笔和许多动物)。 从您的操作系统或 MATLAB 中打开 mobilenetv2.mlpkginstall 文件将启动您拥有的版本的安装过程。 此mlpkginstall 文件适用于 R...
一种基于稀疏MobileNetV2网络的遥感图像舰船目标检测方法,它属于遥感图像舰船目标检测技术领域。本发明解决了由于舰船遥感图像信息冗余导致的目标特征提取困难、以及由于遥感图像数据信息量大与在轨计算处理能力弱之间的矛盾导致的卫星在轨实时分析困难的问题。本发明对遥感图像进行重叠分割和降采样处理获得降采样后的图像块;...
图像分类网络：ViT、MobileViT、Swin-Transformer、MobileNetV3、ConvNeXt、EfficientNetV2 Vision Transformer (ViT)ViT模型通过引入Transformer架构在视觉领域展现了其巨大的潜力，有效提升多种任务的性能。然而，ViT的模型参数量巨大（例如，ViT Large Patch16的权重接近1GB），这使得在移动端部署变得困难。为...
MindSpore深度学习框架中的MobileNet_V2可以结合硬件感知神经网络架构搜索(NAS)和NetAdapt算法,移植到手机CPU上运行,不过本次仅从基础使用介绍,没有涉及手机上运行,感兴趣的同学可以自己Moilenet_V2教程参考尝试下哦。 Mobilenet_V2介绍 在减少计算量和堆内存的占用方面,Mobilenet_V2的结构设计主要有以下几点改进。
,总共有21161张图片,每个文件夹单独放一种 第二步:搭建模型 本文选择MobileNetV2,其网络结构如下: 第三步:训练代码 1)损失函数为:交叉熵损失函数 2)MobileNetV2代码: fromtorchimportnnimporttorchdef_make_divisible(ch,divisor=8,min_ch=None):"""This function is taken from the original tf repo.It ensure...
以上几点就是MobileNet_V2模型的关键创新,同时附上完整的计算图给大家参考 原文请见:https://arxiv.org/pdf/1801.04381.pdf ImageNet数据集介绍 ImageNet数据是CV领域非常出名的数据集,ImageNet图像数据集始于2009年,CVPR2009上发表了一篇名为《ImageNet: A Large-Scale Hierarchical Image Database》的论文,之后就是...
MobileNet v1是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。其中,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)。 问题来了,如何在MobileNet v1网络结构上改造成MobileNetV2?其中,MobileNet v2卷积块有什么样变形呢?