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 ...
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VGG ,查找一些資料后最終采用了google開源的mobileNetV 。這里對學習mobileNet系列的過程做一些總結。mobileNetV 是由google在 年發布的一個輕量級深度神經網絡,其主要特點是采用深度可分離卷積替換了普通卷積, 年提出的mobileNetV 在V 的基礎上引入 ...
2020-02-16 22:33 2 2892 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 ...
轉載請注明出處: https://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/9410540.html 論文: MobileNets: Efficient Convolutio ...
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 ...
這篇文章在MobileNet v2的基礎上提出了一個新型的輕量級網絡結構MobileNet v3。其是用NAS與NetAdapt兩個算法搜索出來的。這篇文章針對MobileNet v3給出了兩個版本的實現MobileNetV3-Large和MobileNetV3-Small,分別應對資源消耗 ...
最近一段時間,重新研讀了谷歌的mobilenet系列,對該系列有新的認識。 1.MobileNet V1 這篇論文是谷歌在2017年提出了,專注於移動端或者嵌入式設備中的輕量級CNN網絡。該論文最大的創新點是,提出了深度可分離卷積(depthwise separable convolution ...
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的代碼網上一大堆,我把我寫的貼出來吧,論文簡單易讀,連我這種英語渣渣兩天就看完了。 mobelnet的代碼 ...
MobileNet系列之MobileNet_v1 MobileNet系列之MobileNet_v2 導言: 繼MobileNet_v1和v2提出后,在2019年,MobileNet_v3在眾人的期盼下出來了,MobileNet_v3論文提出了兩個模型 ...