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...
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...
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...
深度卷积对每个输入通道独立进行卷积,而逐点卷积则通过1x1卷积来组合深度卷积的输出,从而大大减少了计算量和模型参数。 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...
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...
复现MobileNet v3 Large 图2. MobileNet v3 Large def mobilenet_v3_large(reduced_tail=False, num_classes=1000, pretrained=False, init_weights=False): width_multi = 1.0 bneck_conf = partial(InvertedResidualConfig, width_multi=width_multi) adjust_channels = partial(InvertedResidualConfig.adjust_channel...
Inception v3网络,主要在v2的基础上,提出了卷积分解(Factorization),代表作是Inceptionv3版本的GoogleNet。 Inception v3的亮点总结如下: (1) 将7*7分解成两个一维的卷积(1*7,7*1),3*3也是一样(1*3,3*1),这样的好处,既可以加速计算(多余的计算能力可以用来加深网络),又可以将1个conv拆成2个conv,使得网络...
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...
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...
首先在cifar10数据集上训练得到的top1精度,最意外的是GhostNet和mobilentv3,在官方数据中,top1的精度都很高,但是在cifar10上面的精度却不尽如人意。精度表现最好的是MobileNetv2。其次是ShuffleNetv2。 实测flops对比 使用torchstate工具统计,与官方给出的flops基本一致,。Mobilnetv3和GhostNet稍具优势。Mobilentv2的flo...