MobileNet系列---mobileNetV2
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 ...
原文：MobileNet系列---mobileNetV1
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VGG ，查找一些资料后最终采用了google开源的mobileNetV 。这里对学习mobileNet系列的过程做一些总结。mobileNetV 是由google在 年发布的一个轻量级深度神经网络，其主要特点是采用深度可分离卷积替换了普通卷积， 年提出的mobileNetV 在V 的基础上引入 ...
2020-02-16 22:33 2 2892 推荐指数：
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（原）MobileNetV1
转载请注明出处： https://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/9410540.html 论文： MobileNets: Efficient Convolutio ...
MobileNetV1代码实现
头文件： 可分离卷积部分的代码： MobileNetV1 网络 32×32×3 ==> 32×32×32 ==> 32×32×64 ==> 16×16×128 ==> 16×16×128 ==> 8×8×256 ==> 8×8×256 ...
MobileNetV1/V2/V3简述 | 轻量级网络
MobileNet系列很重要的轻量级网络家族，出自谷歌，MobileNetV1使用深度可分离卷积来构建轻量级网络，MobileNetV2提出创新的inverted residual with linear bottleneck单元，虽然层数变多了，但是整体网络准确率和速度都有提升 ...
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MobileNet系列
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。 1.MobileNet V1 这篇论文是谷歌在2017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 ...
Tensorflow的MobileNetV1参数迁移到pytorch上并保存
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