论文地址:MobileNetV2: Inverted Residuals and Linear Bottlenecks 前文链接:『高性能模型』深度可分离卷积和MobileNet_v1 一、MobileNet v1 的不足 Relu 和数据坍缩 Moblienet V2文中提出,假设在 ...
mobilenet v 论文解读 论文地址:https: arxiv.org abs . 核心思想就是通过depthwise conv替代普通conv. 有关depthwise conv可以参考https: www.cnblogs.com sdu p .html 模型结构: 类似于vgg这种堆叠的结构. 每一层的运算量 可以看到,运算量并不是与参数数量绝对成正比,当然整体趋势而言,参数量更少的模型 ...
2019-10-31 11:13 0 421 推荐指数:
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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:/ ...
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 ...
MobileNetV1 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 ...
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基于 Tensorflow 实现 Mobilenet V1 并基于 CFAR-10 数据训练 论文:MobileNets: Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applications 深度可分离卷积 将标准 ...
谷歌论文题目: MobileNets: Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applications 其他参考: CNN模型之MobileNet Mobilenet网络的理解 轻量化网络 ...