自 2012 年 AlexNet 以来,卷积神经网络在图像分类、目标检测、语义分割等领域获得广泛应用。随着性能要求越来越高,AlexNet 已经无法满足大家的需求,于是乎各路大牛纷纷提出 ...
MobileNet v 论文链接:https: arxiv.org abs . MobileNet v 是对MobileNet v 的改进,也是一个轻量化模型。 关于MobileNet v 的介绍,请看这篇:对MobileNet网络结构的解读 MobileNet v 遗留下的问题 结构问题 MobileNet v 的结构非常简单,是一个直筒结构,这种结构的性价比其实不高,后续一系列的ResNet, ...
2019-06-18 15:18 0 425 推荐指数:
自 2012 年 AlexNet 以来,卷积神经网络在图像分类、目标检测、语义分割等领域获得广泛应用。随着性能要求越来越高,AlexNet 已经无法满足大家的需求,于是乎各路大牛纷纷提出 ...
本文是 Google 团队在 MobileNet 基础上提出的 MobileNetV2,其同样是一个轻量化卷积神经网络。目标主要是在提升现有算法的精度的同时也提升速度,以便加速深度网络在移动端的应用。 ...
68.5 改了一下测试的方式,变成68.7了,感觉还是差了好多。不知道问题出在哪里,接下来用pytorch训练一个看看。 感觉这差的有点多啊。年后查原因吧。 caffe训练起来效果真的比别的平台差些,以后改成pytorch训练分类模型。 ...
1. 轻量化网络 参考: https://zhuanlan.zhihu.com/p/35405071 Mobilenet v1核心是把卷积拆分为Depthwise+Pointwise两部分。 图5 为了解释Mobilenet,假设有 的输入,同时有 个 的卷积。如果设置 ...
简介 MobileNet v2 相对于MobileNet v1而言没有新的计算单元的改变,有的只是结构的微调。 和MobileNet V1相比,MobileNet V2主要的改进有两点: Linear Bottlenecks 也就是去掉了小维度输出层后面的非线性激活层,目的是为了保证 ...
目录 1. 创新点 2. 与Mobilenet-V1以及Resnet主要区别 3. 设计思想 4. Network structure 5. 代码 论文: https://arxiv.org/abs/1801.04381 1. 创新点 创新 ...
十岁的小男孩 本文为终端移植的一个小章节。 目录 引言 论文 A. MobileNets B. ShuffleNet C. Squeezenet D. Xception E. ResNeXt 引言 在保证模型性能 ...
paper https://arxiv.org/abs/1704.04861 MobileNet 由谷歌在 2017 年提出,是一款专注于在移动设备和嵌入式设备上的 轻量级 CNN神经网络,并 迅速 衍生了 v1 v2 v3 三个版本; 相比于传统的 CNN 网络,在准确率小幅降低的前提下 ...