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 ...
頭文件 可分離卷積 主要思路就是: expand Depthwise Pointwise 其中,expand就是增大feature map數量的意思。需要指出的是,當步長為 的時候,要加一個 shortcut 即ResNet里的f x x操作 步長為 的時候,目的是降低feature map尺寸,就不需要加 shortcut 了。 創建 MobileNetV 網絡 因為 CIFAR 是 ,因此,網 ...
2020-08-07 17:11 0 1003 推薦指數:
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 ...
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 ...
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 ...
算法過程 更多的原理介紹參考:SM4原理介紹 代碼實現 S盒實現 #include <stdio.h> /* SM4-S盒實現: 由三個復合函數組成,S(x)=L(I(L(x))),其中L(x)是仿射變換,而I(x)是逆變換 */ int ...
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 ...
Pytorch quantize 官方量化-VGG16 + MobileNetV2 Created by Hanyz@2021/1/27 code:https://github.com/Forggtensky/Quantize_Pytorch_Vgg16AndMobileNet ...
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