Mobilenet卷积:3x3 Depthwise Conv+BN+ReLU 和 1x1 Pointwise Conv+BN+ReLU 计算加速 参数量降低 假设输入通道数为3,要求输出通道数为256,两种做法: 直接接一个3×3×256的卷积核,参数量为:3×3×3×256 = 6,912 DW操作,分两步完成,参数量为:3×3×3+3×1×1×256 = 795(3个特征层*(3*3的卷积核...
MobileNet-v1网络结构如下图所示:第一个使用普通卷积,后面蓝框内组成了深度可分离卷积 Figure2 MobileNet-v1 PyTorch代码实现如下: importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFdefconv_dw(in_channel,out_channel,stride):returnnn.Sequential(nn.Conv2d(in_channel,in_channel,kernel_size=3,stride=...
Mobilenet卷积:3x3 Depthwise Conv+BN+ReLU 和 1x1 Pointwise Conv+BN+ReLU 计算加速 参数量降低 假设输入通道数为3,要求输出通道数为256,两种做法: 直接接一个3×3×256的卷积核,参数量为:3×3×3×256 = 6,912 DW操作,分两步完成,参数量为:3×3×3+3×1×1×256 = 795(3个特征层*(3*3的卷积核...
mobileNetV1的网络结构如下图.前面的卷积层中除了第一层为标准卷积层外,其他都是深度可分离卷积(Conv dw + Conv/s1),卷积后接了一个7*7的平均池化层,之后通过全连接层,最后利用Softmax激活函数将全连接层输出归一化到0-1的一个概率值,根据概率值的高低可以得到图像的分类情况。 pytorch版本 importtorchimportto...
PyTorch自带的MobileNetV1 没有实现MobileNetV1 详情参考:https://pytorch.org/vision/stable/models.html 自己搭建 1importtorch2importtorch.nn as nn3importtorch.nn.functional as F45classBlock(nn.Module):6"Depthwise conv + Pointwise conv"7def__init__(self, in_channels, out_channels, stride=1):8...
Google提出了移动端模型MobileNet,其核心是采用了深度可分离卷积,其不仅可以降低模型计算复杂度,而且可以大大降低模型大小,适合应用在真实的移动...
我认为深度学习用在嵌入式设备上也就两条路,1:让嵌入式设备更强大。2:让算法更精简。第一条路也就是各种加速卡或者专业设计的智能芯片。现在越来越多这种芯片成熟了。第二条路也就是精简(一般称之为压缩)算法的路子。我尝试使用pytorch实现简化版MobileNetv1。为什么是简化版?因为我的GTX1060乞丐版还是不指望能训...
MobileNet-v2网络的主体设计思想: MobileNet v1网络中的亮点是DW+DP的深度可分离卷积,在MobileNet v2中的创新点就是: (1)Inverted residual block(倒残差结构) 如下图所示,在前面我们介绍ResNet网络中的残差结构中,先经过1*1的Conv layer,把feature map的通道数降下来,再经过3*3 Conv layer,最后经过一个1*1...
length=len(weights_shape['MobilenetV1/Conv2d_9_pointwise/BatchNorm/moving_mean'])#print(length)ifnotos.path.exists(json_path): weights_small= {n: 1for(n, _)inreader.get_variable_to_shape_map().items()} keys_list=list(weights_small.keys())forkey_inkeys_list:if"/ExponentialMovingAvera...
在Google的Xception以及MobileNet论文中都有描述。它的核心思想是将一个完整的卷积运算分解为两步进行,分别为Depthwise Convolution(逐深度卷积)与Pointwise Convolution(逐点1*1卷积)。 高效的神经网络主要通过:1. 减少参数数量;2. 量化参数,减少每个参数占用内存 ...