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 ...
头文件 可分离卷积 主要思路就是: expand Depthwise Pointwise 其中,expand就是增大feature map数量的意思。需要指出的是,当步长为 的时候,要加一个 shortcut 即ResNet里的f x x操作 步长为 的时候,目的是降低feature map尺寸,就不需要加 shortcut 了。 创建 MobileNetV 网络 因为 CIFAR 是 ,因此,网 ...
2020-08-07 17:11 0 1003 推荐指数:
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 ...
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 ...
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 ...
算法过程 更多的原理介绍参考:SM4原理介绍 代码实现 S盒实现 #include <stdio.h> /* SM4-S盒实现: 由三个复合函数组成,S(x)=L(I(L(x))),其中L(x)是仿射变换,而I(x)是逆变换 */ int ...
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 ...
Pytorch quantize 官方量化-VGG16 + MobileNetV2 Created by Hanyz@2021/1/27 code:https://github.com/Forggtensky/Quantize_Pytorch_Vgg16AndMobileNet ...
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