轻量级神经网络---MobileNet,从v1到v3 MobileNetv1 论文地址:MobileNets: Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applications 该论文提出了深度可分离卷积 深度可分离卷积就是将普通卷积拆分成为一个深度卷积和一个逐点卷积。 标准卷积操作: 输入一个12×12&ti... 轻量级...
这个假设就是： we make the following hypothesis: that the mapping of cross-channels correlations and spatial correlations in the feature maps of convolutional neural networks can be entirely decoupled创新点：1. 借鉴（非采用）depth-wise convolution 改进 Inception V3既然是改进了 Inception v3，那就得...
整体来说MobileNetV3有两大创新点 (1)互补搜索技术组合:由资源受限的NAS执行模块级搜索,NetAdapt执行局部搜索。 (2)网络...,选择高精度的计算量少和参数少的骨干网是必经之路。这其中谷歌家去年发布的MobileNetV2是首选。在MobileNetV2论文发布时隔一年4个月后,MobileNetV3 来了!论文 ...
MobileNet则是采用了depthwise separable convolution代替传统的卷积操作,在几乎不影响准确率的前提下大大降低计算量,具体可以参考MobileNets-深度学习模型的加速。Xception主要也是采用depthwise separable convolution改进Inception v3的结构。 该文章主要采用channel shuffle、pointwise group convolutions和depthwise separable convolu...
另一个需要提到的典型网络是 Xception,它的基本思想是,在 Inception V3 的基础上,引入沿着通道维度的解耦合,基本不增加网络复杂度的前提下提高了模型的效果,使用Depthwise Seperable Convolution实现。 Xception虽然不是出于轻量级的考虑而设计的模型,但是由于使用了pointwise convolution和depthwise convolution的结合,实际上也...
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...
mobilenet-v3是Google继mobilenet-v2之后的又一力作,MobileNetV3 有两个版本,MobileNetV3-Small 与 MobileNetV3-Large 分别对应对计算和存储要求低和高的版本。论文中提到,mobilenet-v3 small在imagenet分类任务上,较mobilenet-v2,精度提高了大约3.2%,时间却减少了15%,mobilenet-v3 large在imagenet分类任务上,较mobilene...
Xception 是基于 Inception-V3,并结合了 depth-wise convolution,这样做的好处是提高网络效率,以及在同等参数量的情况下,在大规模数据集上,效果要优于 Inception-V3。这也提供了另外一种「轻量化」的思路:在硬件资源给定的情况下,尽可能的增加网络效率和性能,也可以理解为充分利用硬件资源。 三、网络对比 本文简单...
演进历程:从MobileNetV1到最新的MobileNetV3,MobileNet系列不断优化网络结构和超参数,引入了如NAS(神经架构搜索)、h-swish激活函数等技术,进一步提升了模型的性能和效率。 实际应用:MobileNet已成为移动端和嵌入式设备上计算机视觉任务的首选架构,广泛应用于人脸识别、物体检测、图像分割等多个领域。 实战建议 选择合适的...
Xception 是基于 Inception-V3 的,而 X 表示 Extreme,为什么是 Extreme 呢?因为 Xception 做了一个加强的假设,这个假设就是: we make the following hypothesis: that the mapping of cross-channels correlations and spatial correlations in the feature maps of convolutional neural networks can be entirely dec...