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 ...
paperhttps: arxiv.org abs . MobileNet 由谷歌在 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 v v v 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,大大减小模型参数和运算量 一句话概括,V 就是 把 vgg 中标准卷积层 换成了 深度可分离卷积 模型亮点: . 深度可分离卷积,大大减少参数量 . ...
2020-08-26 16:21 0 671 推荐指数:
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 ...
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:/ ...
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 ...
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 ...
mobilenet v1 论文解读 论文地址:https://arxiv.org/abs/1704.04861 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/sdu20112013/p ...
论文题目:MobileNets: Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applications 文献地址:ht ...
MobileNet v2 论文链接:https://arxiv.org/abs/1801.04381 MobileNet v2是对MobileNet v1的改进,也是一个轻量化模型。 关于MobileNet v1的介绍,请看这篇:对MobileNet网络结构的解读 MobileNet ...