因为我的GTX1060乞丐版还是不指望能训练完整个imagenet(行文至此我突然发现我的Linux环境还没装cuda,晕),cifar-10的分辨率较小,适合我现在这种快速验证的工作。为什么是MobileNetv1?因为相比其他几个轻量级的网络这个最简单。废话说多了,看一下MobileNetv1的结构和特点把。 MobileNetv1的结构在论文中介绍的很清楚。如...
在MobileNet v1中说到,MobileNet v1其实可以看作是VGG的修改版,不像ResNet网络有residual之类的连接方式。而且有人反映说MobileNet v1网络中的DW卷积参数大部分为0。MobileNet v2网络是对MobileNet V1网络的改进,准确率更高,模型更小。 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...
MobileNetV1中的深度可分离卷积将标准卷积分解为深度卷积,即DW卷积(depthwise convolution, DW)和点卷积(pointwise convolution, PW),在DW卷积中,对每个输入通道应用一个卷积核,通常3×3卷积用于特征提取,点卷积对DW卷积的输出Feature map进行1×1标准卷积,实现通道尺度上的融合。 故,通过分割特征提取与通道融...
ResNet又名残差网,ResNet引入了残差网络结构(Residual Network),通过残差网络,可以把网络层弄得很深。利用ResNet强大的表征能力,不仅是图像分类,而且很多其他计算机视觉应用(比如物体检测和面部识别)的性能都得到了极大地提升。 VGGNet为深度卷积神经网络。VGGNet反复堆叠 小型卷积核和 最大池化层,成功构筑16 ～ 19层...
4.1 ImageNet Classification 上表展示了在ImageNet分类任务上,不同baseline模型在添加CondConv前后计算量和性能的对比。可以看出,加入CondConv之后,模型能够在很少的计算量提升下,达到显著的性能提升。 上图展示了MobileNetV1上,加入CondConv后的实验结果,可以看出增加CondConv专家的数量可以导致更好的模型性能。
'mobilenet_v3_large', 'mobilenet_v3_small', 'mvit_v1_b', 'mvit_v2_s', 'quantized_googlenet', 'quantized_inception_v3', 'quantized_mobilenet_v2', 'quantized_mobilenet_v3_large', 'quantized_resnet18', 'quantized_resnet50', 'quantized_resnext101_32x8d', ...
7.MobileNet 7.3 MoblieNet v3[9] 完整代码 8.ShuffleNet 8.1.ShuffleNet v1[10] 8.2.ShuffleNet v2[11] 完整代码 9. EfficientNet 运行结果 参考文献 上一话 游客26024:CV+Deep Learning——网络架构Pytorch复现系列——classification(二:ResNeXt,GoogLeNet,MobileNet)10 赞同 · 1 评论文章 因为没人看,我想弃坑...
mobileNetV2是对mobileNetV1的改进,是一种轻量级的神经网络。mobileNetV2保留了V1版本的深度可分离卷积,增加了线性瓶颈(Linear Bottleneck)和倒残差(Inverted Residual)。 MobileNetV2的模型如下图所示,其中t为瓶颈层内部升维的倍数,c为特征的维数,n为该瓶颈层重复的次数,s为瓶颈层第一个conv的步幅。
Darknet-19 最后的conv层、avgpool层和softmax层是用于分类训练时的输出结构。当进行预测时,去掉这三层,只保留箭头间的部分进行特征提取。 用网络进行目标检测时,再添加一些conv层和一个passthrough层。具体组织如下: 训练过程 主要的训练过程为: (1)先使用ImageNet数据集对Darknet-19进行分类训练,输入图片大小为224...
image 2.MLU推理 1)模型推理网络支持 2)推理模式 在线推理:指使用原生PyTorch提供的Python API直接运行网络。在线推理包括逐层模式和融合模式两种。 逐层模式使用Python API逐个调用每个算子时,每个MLU算子都在底层的C++接口中经过创建句柄、编译指令、拷贝输入、前向计算、拷贝输出等过程。逐层模式便于观察数据的流动和...