. 本文贡献点 本文的主要贡献点是一个构造了一个结构，称为the inverted residual with linear bottleneck。该结构与传统的residual block中维度先缩减后扩增相反，而是先将输入的低维feature map扩增到高维，然后用depthwise convolution方式做卷积运算，然后再使用一个线性的卷积将其映射到低维空间中。 Depthwise ...
2018-07-31 13:20 0 3979 推荐指数：
本文的主要贡献点是一个构造了一个结构，称为the inverted residual with linear bottleneck。该结构与传统的residual block中维度先缩减后扩增相反，而是先将输入的低维feature map扩增到高维，然后用depthwise convolution ...
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标题：MBT：多模态融合的注意力瓶颈 来源：NeurIPS 2021[https://arxiv.org/abs/2107.00135] 代码：暂无 一、问题的提出 多模 ...
最近在利用SSD检测物体时，由于实际项目要求，需要对模型进行轻量化，所以考虑利用轻量网络替换原本的骨架VGG16，查找一些资料后最终采用了google开源的mobileNetV2。这里对学习mobileNet系列的过程做一些总结。mobileNetV1是由google在2017年 ...
MobileNetV2: Inverted Residuals and Linear Bottlenecks, CVPR 2018. 谷歌公司 MobileNet V1 结构非常简单， 发明了 Depthwise 和 Pointwise 卷积，但是没有使用RestNet里 ...
转载请注明出处： https://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/9410574.html 论文： MobileNetV2: Inverted Residuals and Linear Bottlenecks 网址： https://arxiv.org ...
feature map尺寸，就不需要加 shortcut 了。 创建 MobileNetV2 网络 ...
Pytorch quantize 官方量化-VGG16 + MobileNetV2 Created by Hanyz@2021/1/27 code：https://github.com/Forggtensky/Quantize_Pytorch_Vgg16AndMobileNet ...
