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...
fire 模块有三个可调参数：S1，e1，e3，分别代表卷积核的个数，同时也表示对应输出 feature map 的维数，在文中提出的 SqueezeNet 结构中，e1=e3=4s1。讲完 SqueezeNet 的核心——Fire module，看看 SqueezeNet 的网络结构，如下图所示：网络结构设计思想，同样与 VGG 的类似，堆叠的使用卷积操作，只不过这里堆叠...
7.3 MoblieNet v3[9] 首先,复现到倒残差模块,如图 1. 。 1x1 conv 升维 3x3 conv DepthWise (SE 通道注意机制) 1x1 conv 降维 图1. 其一层conv结构为ConvBNAvtivation。 class ConvBNActivation(nn.Sequential): def __init__(self, norm_layer, activation_layer, in_planes, out_planes, kernel_size=...
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...
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
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...
8.2 尾部结构改进 MobileNet V3对尾部结构做了2处修改,从下图中「上方结构」修改为「下方结构」: MobileNet V3; 修改尾部结构 将1 \times 1 卷积移动到 avg pooling 后面,降低计算量。 去掉了尾部结构中「扩张-卷积-压缩」中的 3 \times 3 卷积以及其后面的 1 \times 1 卷积,进一步减少计算量,精度没有损失...
Inception v4主要利用残差连接(Residual Connection)来改进v3结构,代表作为,Inception-ResNet-v1,Inception-ResNet-v2,Inception-v4 resnet中的残差结构如下,这个结构设计的就很巧妙,简直神来之笔,使用原始层和经过2个卷基层的feature map做Eltwise。Inception-ResNet的改进就是使用上文的Inception module来替换resnet ...
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...