本文的主要貢獻點是一個構造了一個結構,稱為the inverted residual with linear bottleneck。該結構與傳統的residual block中維度先縮減后擴增相反,而是先將輸入的低維feature map擴增到高維,然后用depthwise convolution ...
. 本文貢獻點 本文的主要貢獻點是一個構造了一個結構,稱為the inverted residual with linear bottleneck。該結構與傳統的residual block中維度先縮減后擴增相反,而是先將輸入的低維feature map擴增到高維,然后用depthwise convolution方式做卷積運算,然后再使用一個線性的卷積將其映射到低維空間中。 Depthwise ...
2018-07-31 13:20 0 3979 推薦指數:
本文的主要貢獻點是一個構造了一個結構,稱為the inverted residual with linear bottleneck。該結構與傳統的residual block中維度先縮減后擴增相反,而是先將輸入的低維feature map擴增到高維,然后用depthwise convolution ...
論文標題:MobileNetV2: Inverted Residuals and Linear Bottlenecks 論文作者:Mark Sandler Andrew Howard Menglong Zhu Andrey Zhmoginov Liang-Chieh Chen 論文地址 ...
標題:MBT:多模態融合的注意力瓶頸 來源:NeurIPS 2021[https://arxiv.org/abs/2107.00135] 代碼:暫無 一、問題的提出 多模 ...
最近在利用SSD檢測物體時,由於實際項目要求,需要對模型進行輕量化,所以考慮利用輕量網絡替換原本的骨架VGG16,查找一些資料后最終采用了google開源的mobileNetV2。這里對學習mobileNet系列的過程做一些總結。mobileNetV1是由google在2017年 ...
MobileNetV2: Inverted Residuals and Linear Bottlenecks, CVPR 2018. 谷歌公司 MobileNet V1 結構非常簡單, 發明了 Depthwise 和 Pointwise 卷積,但是沒有使用RestNet里 ...
轉載請注明出處: https://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/9410574.html 論文: MobileNetV2: Inverted Residuals and Linear Bottlenecks 網址: https://arxiv.org ...
feature map尺寸,就不需要加 shortcut 了。 創建 MobileNetV2 網絡 ...
Pytorch quantize 官方量化-VGG16 + MobileNetV2 Created by Hanyz@2021/1/27 code:https://github.com/Forggtensky/Quantize_Pytorch_Vgg16AndMobileNet ...