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 ensures that all layers have a channel number ...
代码语言:javascript 复制 MobileNetV2( (features): Sequential( (0): ConvBNReLU( (0): Conv2d(3, 32, kernel_size=(3, 3), stride=(2, 2), padding=(1, 1), bias=False) (1): BatchNorm2d(32, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True) (2): ReLU6(inplace=...
深度学习发展过程中刚开始总是在增加网络深度,提高模型的表达能力,没有考虑实际应用中硬件是否能支持参数量如此之大的网络,因此有人提出了轻量级网络的概念,MobileNet是其中的代表,主要目的在保证网络模型性能的同时,减少模型参数量,提升模型速度和可移植性。 2、MobileNet 目前mobilenet系列经历的v1～v3的过程,在v1中...
(2)需要对MobileNetv2进行改造以适应多标签分类,我们只需要获取到features中的特征,不使用classifier,同时加入我们自己的分类器。 完整代码: importtorchimporttorch.nn as nnimporttorch.nn.functional as Fimporttorchvision.models as modelsclassMultiOutputModel(nn.Module):def__init__(self, n_color_classes, n_...
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下图是MobileNet v2网络的结构表,其中t代表的是扩展因子(倒残差结构中第一个1x1卷积的扩展因子),c代表输出特征矩阵的channel,n代表倒残差结构重复的次数,s代表步距(注意:这里的步距只是针对重复n次的第一层倒残差结构,后面的都默认为1)。 一些问题 MobileNet V2中的bottleneck为什么先扩张通道数在压缩通道数呢?
MobileNet是由Google在2017年提出的一种卷积神经网络模型。MobileNet具有轻量级的结构，可以在移动设备上实现实时的图像分类。在PyTorch中，我们可以使用torchvision.models.mobilenet_v2来加载预训练的MobileNet模型。7、ShuffleNet ShuffleNet是由Megvii在2018年提出的一种卷积神经网络模型。ShuffleNet具有轻量级的结构，可以在移动...
Breadcrumbs pytorch-mobilenet-v2 / MobileNetV2.pyTop File metadata and controls Code Blame executable file· 150 lines (122 loc) · 4.79 KB Raw import torch.nn as nn import math def conv_bn(inp, oup, stride): return nn.Sequential( nn.Conv2d(inp, oup, 3, stride, 1, bias=False), ...
classMobileNet(nn.Module):def__init__(self, num_classes=685):#num_classes,此处为 二分类值为2super(MobileNet, self).__init__() net= models.mobilenet_v2(pretrained=True)#从预训练模型加载VGG16网络参数net.classifier = nn.Sequential()#将分类层置空,下面将改变我们的分类层self.features = net#...