首先来看看MobileNet的整体结构,如上图所示。这个结构其实还是基于VGG的,只是将标准卷积改成了深度可分离卷积而已。但这是标准的MobileNet,有时候基于实际需求,我们可能还得将其进一步简化以得到更少的参数和计算量,对此作者们引入了两个参数:Width Mulitplier和Resolution Multiplier。 Width Mulitplier的...
1、MobileNetV1的深度可分离卷积(depthwise separable convolutions)。 2、MobileNetV2的具有线性瓶颈的逆残差结构(the inverted residual with linear bottleneck)。 3、轻量级的注意力模型。 4、利用h-swish代替swish函数。 代码下载 MobileNetV3(large)的网络结构 1、MobileNetV3(large)的整体结构 如何看懂这个表呢?我...
mobilenetv2预训练权重 mobilenet预训练模型 1.概述 mobileNet是为移动和嵌入式设备提出的高效模型压缩的一种方式,其主要提出了可分离卷积来实现网络的轻量化,该方式的提出使得网络可以在损失较小的情形下,模型得到较大的压缩,从而为在嵌入式端进行实现提供了可能。该模型压缩方式已经在很多分类和目标检测等网络中得到了...
模型可知,MobileNetV3-large模型整体表现最佳,在训练中第27轮开始收敛,Top-1准确率高达90.56%,平均 准确率为97.50%。说明MobileNetV3-large模型是适宜的葡萄品种识别网络模型。关键词:葡萄;MobileNetV3-large;迁移学习;品种识别 中图分类号:S663.1 文献标识码:A 文章编号:1002‒2481(2023)07‒0824...
mobilenetv3_large_100预训练权重 mobilenet预训练模型 文章目录 一、前言 二、论文阅读 摘要 问题1: 何为特征图冗余? 问题2: Ghost feature maps 和 Intrinsic feature maps 是什么? 问题3: Linear transformations 和 Cheap operations 是什么? 问题4: Ghost Module长什么样?Ghost Bottlenecks长什么样?Ghost Net...