(2)linear bottlenecks:由于relu会将小于0的数置为0,但这些信息也许有用,所以在point_wise操作后,弃用非线性的**函数。因此这块point_wise操作称为linear,好记。 虽然mobileNet_v2作为轻量化网络,不过,我将mobileNet_v2作为faster rcnn的base_network训练时,一张12G的显卡竟然带不动。。。 三、ShuffleNet_v2 先...
SqueezeNetYOLOv2v1为训练后的机动车检测网络,SqueezeNetYOLOv2v2为训练后的交通违法车辆车窗检测网络,SqueezeNet网络为训练后的图像质量分类模型,交通违法证据评价过程包括下列步骤: 1)输入原始图像,使用改进的YOLOv2检测算法(SqueezeNetYOLOv2v1网络)检测机动车; 2)判...
轻量化网络:MobileNet-V2 创新点: 正文: MobileNet-V2网络结构 MobileNetV2: 《Inverted Residuals and Linear Bottlenecks: Mobile Networks for Classification, Detection and Segmentation》 于2018年1月公开在arXiv(美[ˈɑ:rkaɪv]) :https://arxiv.org/abs/... ...
ShuffleNet还引入了两种类型的ShuffleNet块,即ShuffleNet V1和ShuffleNet V2。ShuffleNet V1采用的是分组卷积和通道重排的方式,而ShuffleNet V2则引入了更加复杂的结构,包括逐通道卷积(depthwise convolution)、通道拆分(channel split)和逐点卷积等。 与其他轻量化网络相比,ShuffleNet的优势在于,通过通道重排...
ShuffleNet v2的作者分析了几种网络结构在GPU/ARM这两种平台上的计算性能指标,并提出了4条移动端卷积网络设计的准则,最后根据这些准则,对ShuffleNet进行改进,得到了ShuffleNet v2。 4.1 高效CNN设计的几个准则 使用的指标是内存访问时间(Memory Access Cost, MAC)。用理论和实验说明了以下几条准则。
MobilenetV2&ShuffleNetV2迁移 移植步骤: 使用torchvision.models中自带的MobilenetV2的网络当作模板进行使用; 修改YOLOv5的代码:需要将MobilenetV2的卷积层、批归一化层、激活函数等等替换为原来的CSPDarknet中的对应层次。同时,你还需要调整一些超参数,例如输入图像的大小、通道数、卷积核大小等等,以适应MobilenetV2网络的...
5.ShuffleNet V2 在ShuffleNet 之后又有改进的版本 ShuffleNet V2,改进了上述提到的 ShuffleNet 缺点,减少其耗时。 5.1 设计动机 ShuffleNet的轻量级网络设计,FLOPs 减少了很多,但实际的时间消耗并不短。原因是网络训练或者推理的过程中,FLOPs 仅仅是其耗时的一部分,其他操作(如内存读写、外部数据 IO 等)也会占用时间...
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...
5.4 ShuffleNet V2整体结构 上述ShuffleNet V2 基础模块级联,配合卷积、池化等衔接,就得到了如下图的 ShuffleNet V2 结构: 6.MobileNet 另外一个非常有名的轻量化移动端网络是 MobileNet,它是专用于移动和嵌入式视觉应用的卷积神经网络,是基于一个流线型的架构,使用深度可分离的卷积来构建轻量级的深层神经网络。 Mobil...
MobileNetV2 核心思想 Inverted residual block:引入残差结构和bottleneck层。 Linear Bottlenecks:ReLU会破坏信息,故去掉第二个Conv1x1后的ReLU,改为线性神经元。 MobileNetv2与其他网络对比 MobileNetV2 block 代码实现 class LinearBottleNeck(nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels, stride, ...