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年發布 ...
轉載請注明出處: https: www.cnblogs.com darkknightzh p .html 論文: MobileNets: Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applications 網址: https: arxiv.org abs . context cs 非官方的pytorch代碼: https: ...
2018-08-02 22:12 0 8303 推薦指數:
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年發布 ...
頭文件: 可分離卷積部分的代碼: MobileNetV1 網絡 32×32×3 ==> 32×32×32 ==> 32×32×64 ==> 16×16×128 ==> 16×16×128 ==> 8×8×256 ==> 8×8×256 ...
MobileNet系列很重要的輕量級網絡家族,出自谷歌,MobileNetV1使用深度可分離卷積來構建輕量級網絡,MobileNetV2提出創新的inverted residual with linear bottleneck單元,雖然層數變多了,但是整體網絡准確率和速度都有提升 ...
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 ...
因為放棄tensorflow超級久了,也不想再去用它,因為明明很簡單用pytorch十幾行作出的代碼,tensorflow的版本完全看不懂,我這個菜雞還是老老實實刨地吧。mobilenet的代碼網上一 ...
1、MobilenetV3是通過NAS得到的,結合了v1,v2和MnasNet的結構,包括v1的dw,v2的linear bottleneck和逆殘差結構, MnasNet的se結構(接在部分linear bottleneck之后)。 SEnet中,se模塊及其在resnet中的放置 ...
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 ...
https://arxiv.org/pdf/1905.02244.pdf 知識回顧: MobileNetV1 提出了depthwise的卷積結構加速CNN的訓練,depthwise的操作解釋將通道全部獨立開,做卷積期間通道數不變,可以理解為Group=In_channels的Group ...