[論文閱讀]MobileNetV2: Inverted Residuals and Linear Bottlenecks
0. 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 ...
原文：MobileNetV2: Inverted Residuals and Linear Bottlenecks
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。 Inverted residual b ...
2020-03-13 11:20 0 636 推薦指數：
相關推薦
深度學習論文翻譯解析（十八）：MobileNetV2: Inverted Residuals and Linear Bottlenecks
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 ...
MobileNet系列---mobileNetV2
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 ...
（原）MobileNetV2
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 ...
MobileNetV2 解讀
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 ...
MobileNetV2代碼實現
feature map尺寸，就不需要加 shortcut 了。 創建 MobileNetV2 網絡 ...
Pytorch quantize 官方量化_VGG16 + MobileNetV2
Pytorch quantize 官方量化-VGG16 + MobileNetV2 Created by Hanyz@2021/1/27 code：https://github.com/Forggtensky/Quantize_Pytorch_Vgg16AndMobileNet ...
從Inception v1,v2,v3,v4,RexNeXt到Xception再到MobileNets,ShuffleNet,MobileNetV2
from:https://blog.csdn.net/qq_14845119/article/details/73648100 Inception v1的網絡，主要提出了Inceptionmodul ...