1.1.2 网络结构图 首先经过一个步长为2的3*3传统卷积层进行特征提取 接着通过一系列的深度可分离卷积(DW+PW卷积)进行特征提取 最后经过平均池化层、全连接层,以及经过softmax函数后得到最终的输出值。 图3 MobileNetV1-1结构图 1.1.3 MobileNet_V1实现 import torch import torch.nn as nn def conv_bn(in...
MobileNetV3-Large网络结构图 input: 输入层特征矩阵的shape operator: 表示的是操作,对于第一个卷积层conv2d NBN: 最后两个卷积的operator提示NBN,表示这两个卷积不使用BN结构,最后两个卷积相当于全连接的作用 最后的conv2d 1x1: 相当于全连接层的作用 exp size 代表的是第一个升维的卷积,我们要将维度升到多少...
参数量是指网络中需要多少参数,对于卷积来说,就是卷积核里所有的值的个数,它往往和空间使用情况有关;计算量是指网络中我们进行了多少次乘加运算,对于卷积来说,我们得到的特征图都是进行一系列的乘加运算得到的,计算公式就是卷积核的尺寸DK x DK×M、卷积核个数N、及输出特征图尺寸DF x DF的乘积,计算量往往...
4.2网络结构的改进 (1)改进一: 首先是最靠后部分的修改,也就是预测部分的修改。下图是MobileNet-v2的整理模型架构,可以看到,网络的最后部分首先通过1x1卷积映射到高维,然后通过GAP收集特征,最后使用1x1卷积划分到K类。所以其中起抽取特征作用的是在7x7分辨率上做1x1卷积的那一层。 再看MobileNet-v3,上图为large,下...
MobileNet V1是一种基于流水线结构,使用深度可分离卷积构建的轻量级神经网络,并通过两个超参数的引入使得开发人员可以基于自己的应用和资源限制选择合适的模型。 从概念上来说,MobileNetV1正试图实现两个基本目标,以构建移动第一计算视觉模型: 1,较小的模型,参数数量更少; ...
3 网络总体结构 作者针对不同需求,通过NAS得到两种结构,一个是MobilenetV3-Large,结构如下图: 图中部分参数解释: Input表示输入尺寸 Operator中的NBN表示不使用BN,最后的conv2d 1x1相当于全连接层的作用 exp size表示bottleneck中的第一层1x1卷积升维,维度升到多少(第一个bottleneck没有1x1卷积升维操作) ...
给出了MobilenetV3-large 和MobilenetV3-small两个版本,分别针对高资源用例和低资源用例,结构如下图: MobilenetV3-large MobilenetV3-small 分析: 第一列Input代表mobilenetV3每个特征层的shape变化; 第二列Operator代表每次特征层即将经历的block结构,我们可以看到在MobileNetV3中,特征提取经过了许多的bneck结构; ...
上图展示了MobileNetV3的网络结构图。large和small的整体结构一致，区别在于基本单元bneck的个数及内部参数，主要体现在通道数目的不同。参数设置如上表所示。bneck是网络的基本结构，SE代表是否使用通道注意力机制，NL代表激活函数类型（HS/h-swish、RE/ReLU），NBN表示没有BN操作，s表示卷积stride操作用于...
MobileNetV3的网络结构 MobileNetV3定义了两个模型: MobileNetV3-Large和MobileNetV3-Small。V3-Large是针对高资源情况下的使用,相应的,V3-small就是针对低资源情况下的使用。两者都是基于之前的简单讨论的NAS。 MobileNetV3-Large MobileNetV3-Small 就像之前所说的:只有在更深层次使用h-swish才能得到比较大的好处。所...
借鉴了ResNet的理念,插入"short-cut"的目的是为了帮助梯度在不同网络层间的传播。使用Residual connection要满足条件:输入特征图尺寸等于输出特征图尺寸。 MobileNetV1网络模块结构: MobileNet V2 网络结构: 线性瓶颈-Linear Bottlenecks Input是一个2维数据,其中兴趣流形是其中的蓝色螺旋线。使用矩阵T将数据嵌入到n维空...