MobileNet系列之MobileNet_v1 MobileNet系列之MobileNet_v2 导言: 继MobileNet_v1和v2提出后,在2019年,MobileNet_v3在众人的期盼下出来了,MobileNet_v3论文提出了两个模型 ...
最近一段时间,重新研读了谷歌的mobilenet系列,对该系列有新的认识。 .MobileNet V 这篇论文是谷歌在 年提出了,专注于移动端或者嵌入式设备中的轻量级CNN网络。该论文最大的创新点是,提出了深度可分离卷积 depthwise separable convolution 。 首先,我们分析一下传统卷积的运算过程,请参考第一个动图或者这篇博客。可以看出,传统卷积分成两步,每个卷积核与每 ...
2019-08-12 20:02 5 27541 推荐指数:
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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年发布 ...
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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 ...
MobileNets: Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applications MobileNetV2: Inve ...
MobileNet (Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applications)——Google CVPR-2017 MobileNet引入了传统网络中原先采用的group思想,即限制滤波器的卷积计算只针对特定 ...
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 ...
目录 1. Depth Separable Convolution 2. 网络结构 3. 宽度因子和分辨率因子 4. 代码实现 参考博客: https:/ ...