详细且通俗讲解轻量级神经网络——MobileNets【V1、V2、V3】

文章目录

轻量级神经网络——MobileNets
- MobileNetV1
- - 深度可分离卷积
  - - 1、**深度卷积**✨✨✨
    - 2、**逐点卷积**✨✨✨
  - 参数量和计算量
  - - 1、**标准卷积**
    - 2、**深度可分离卷积**✨✨✨
  - MobileNetV1的网络结构及效果
- MobileNetV2
- - Linear Bottlenecks✨✨✨
  - Inverted Residuals✨✨✨
  - MobileNetV2的网络结构及效果
- MobileNetV3
- - 新增SE模块✨✨✨
  - 重新设计耗时层结构
  - 重新设计激活函数✨✨✨
  - MobileNetV3的网络结构及结果

轻量级神经网络——MobileNets

MobileNetV1

深度可分离卷积

之前，总结了一些深度学习的经典网络模型，如LeNet、VGG、GooogleNet等等，详情转移至这篇博客：深度学习经典网络模型汇总。链接博文中的网络模型其实已经达到了相当不错的效果，但是存在一个的问题，就是这些模型非常庞大，参数较多，计算量较大，在一些实际的场景如移动或嵌入式设备中很难被应用。这时候就出现了可以针对这些移动场景的轻量级的网络——MobileNets。【移动的网络，是不是很轻

详细且通俗讲解轻量级神经网络——MobileNets【V1、V2、V3】相关推荐

使用自己的数据集训练GoogLenet InceptionNet V1 V2 V3模型（TensorFlow）
使用自己的数据集训练GoogLenet InceptionNet V1 V2 V3模型(TensorFlow) [尊重原创,转载请注明出处]https://blog.csdn.net/guyueali ...
经典卷积神经系列（Inception v1\v2\v3\v4、ResNet、ResNext、DenseNet、SENet）
写在前面:此文只记录了下本人感觉需要注意的地方,不全且不一定准确.详细内容可以参考文中帖的链接,比较好!!! 经典的CNN:Inception v1\v2\v3\v4.Resnet.Resnext.D ...
IGMP V1 V2 V3 定义和区别
先来认识一下IGMP这个协议吧,它的全称是Internet Group Management Protocol,它和unicast和multicast的区别是它是发往一组计算机(属于它这个组播组的所有 ...
PyTorch 实现经典模型7：YOLO (v1, v2, v3, v4)
YOLO (v1, v2, v3, v4) 网络结构 YOLO v3 网络结构代码 Ref <机器爱学习>YOLO v1深入理解 <机器爱学习>YOLOv2 / YOLO90 ...
(转自网易--无风)IGMP V1 V2 V3 定义和区别
IGMP的问题,应用在IGMP的一些概念. 那就让我们完整的看一下这个组播协议把,以下是我学习过程重总结的一些东西, 先来认识一下IGMP这个协议吧,它的全称是Internet Group Manag ...
DeepLab系列（v1,v2,v3,v3+）总结
U-net: A Deep Convolutional Encoder-Decoder Architecture for Image Segmentation 语义分割面临的挑战 1. DeepLab ...
Android安卓签名打包原理,步骤详细讲解(debug,release区别.V1,V2区别)
所有的Android应用程序都要求开发人员用一个证书进行数字签名,Android系统不会安装没有进行签名的应用程序. 在应用程序开发期间,由于是以Debug调试模式编译的,因此IDE(ADT)根据会自 ...
牛顿迭代法求开方-详细且通俗讲解
目录 •写在前面 •前戏-二分法实现 •牛顿迭代法代码实现 •写在前面求开方这件事儿,很多时候用一个sqrt方法就搞定了,很少有趣思考这底层的实现到底是用什么方法完成的.正好我遇到了需要实现sqr ...
从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的网络,主要提出了Inceptionmodule ...
面向Mobile device的CNN模型手工设计与NAS分析总结，MobileNet V1,V2,V3，Efficient，MNasNet以及Efficient network design
手工方法和NAS的高效网络模型设计总结与分析这篇文章主要关注对于移动端,资源受限平台的高效神经网络设计(Manually)和搜索(NAS). 高效的CNN设计不只是用在服务器,云端,资源 ...

详细且通俗讲解轻量级神经网络——MobileNets【V1、V2、V3】

文章目录

轻量级神经网络——MobileNets

MobileNetV1

深度可分离卷积

详细且通俗讲解轻量级神经网络——MobileNets【V1、V2、V3】相关推荐

最新文章

热门文章