mobilenet v1 v2 v3区别 mobilenet v1 将标准卷积改为3x3的深度分离卷积(depthwise) 和 1x1点卷积(pointwise) mobilenet v2 根据流形学习得出结论:ReLU导致的较多的信息损耗。但是不能直接用线性**代替RELU,所以:在输出通道较少的时候用线性**函数,其他时候ReLU6 relu6: y= min(max(0,x), 6), 通过实验...
MobileNet v3使用了 NAS 和 NetAdapt 算法搜索最优的模型结构,同时对模型一些结构进行了改进,在 MobileNet_V2的具有线性瓶颈的倒置残差块基础上引入MnasNet的Squeeze-and-Excitation注意力机制,不满足准则一和三。 ShuffleNet v1利用分组点卷积来降低参数量,利用通道重排操作来增强不同通道之间的交互和融合。使用分组卷积...
在GoogLeNet,Inception V1,V2,V3等网路中每个单元块使用了“multi-path”多分支结构。 使用“分支块操作”来代替大的操作过程。 虽然这些分支结构在提高精确度方面有一定的提升作用,但是当在拥有大的并行计算设备像是GPU时会降低其精确度。 为了验证网络分支对性能的影响,作者在这里进行了不同分支程度网络的对比实验。
在MobileNetV2论文发布时隔一年4个月后,MobileNetV3 来了!论文 【论文学习】轻量级网络——MobileNetV3终于来了(含开源代码) 断下降,为了进一步减少模型的实际操作数(MAdds),MobileNetV1利用了深度可分离卷积提高了计算效率,而MobileNetV2则加入了线性bottlenecks和反转残差模块构成了高效的基本模块。随后的ShuffleNet充分...
ShuffleNet系列之ShuffleNet_v1 MobileNet系列之MobileNet_v2 Inception系列之Batch-Normalization 导言: 目前一些网络模型如MobileNet_v1, v2,ShuffleNet_v1, Xception采用了分组卷积,深度可分离
在学习ShuffleNet内容前需要简单了解卷积神经网络和MobileNet的相关内容,大家可以去看我之前的一篇博客MobileNet发展脉络(V1-V2-V3),🆗,接下来步入正题~ 卷积神经网络被广泛应用在图像分类、目标检测等视觉任务中,并取得了巨大的成功。然而,卷积神经网络通常需要较大的运算量和内存占用,在移动端以及嵌入式设备等资源受限...
神经网络参数与复杂度计算 轻量化网络 SqueezeNet Xception ShuffleNet V1~V2 MobileNet V1~V3 1.基础知识 我们先来做一点基础知识储备,本篇讲到的轻量化CNN框架,我们需要了解参数量和计算量的估测与计算方式。 1.1 复杂度分析 理论计算量(FLOPs):浮点运算次数(FLoating-point Operation) 参数数量(params):单位通常...
紧凑型模型设计:建立从零开始训练的紧凑模型。典型的实例,如MobileNetV1-V3和ShuffleNetV1-V2,利用高效的操作符、构建块或网络架构搜索算法,为紧凑的模型设计提供了重要的方案。 在本文中,作者回顾了ShuffleNetV2中构建块的设计,并设计了一个更高效、更强大的CNN模型,AugShuffleNet。
论文-MobileNet-V1、ShuffleNet-V1、MobileNet-V2、ShuffleNet-V2、MobileNet-V3 1、结构对比 1)MobileNet-V1 2)ShuffleNet-V1 3)MobileNet-V2 4)ShuffleNet-V2
ShuffleNetV2+:下表是 ShuffleNetV2+ 和 MobileNetV3 的对比。 ShuffleNetV2:下表是 ShuffleNetV2 和 MobileNetV2 的对比。 ShuffleNetV2.Large:下表是 ShuffleNetV2.Large 和 SENet 的对比。 ShuffleNetV1:下表是 ShuffleNetV1 和 MobileNetV1 的对比。