MobileNet网络
这里写目录标题
- 一、MobileNet v1
- MobileNet v1亮点
- 亮点1：DW卷积（减少运算量和参数数量）
- 亮点2：增加超参数： α \alpha\, α（控制卷积核个数的超参数）， β \beta\, β（控制输入图像大小的超参数）
- 1、DW卷积与传统卷积区别
- 2、深度可分离卷积（DW+PW）
- （1）PW卷积：1*1的普通卷积
- （2）普通卷积与深度可分离卷积计算量对比
- （3） MobileNet v1网络结构
- 二、MobileNet v2
- MobileNet v2亮点
- 亮点1：Inverted Residuals（倒残差结构）
- 亮点2：Linear Bottlenecks
- 1、残差结构与倒残差结构
- （1）残差结构
- （2）倒残差结构
- 2、激活函数ReLU6
- （1）ReLU6
- （2）ReLU
- （3）倒残差结构详解
- （4）MobileNet v2网络结构详解
- 三、MobileNet v3
- MobileNet v2亮点
- 亮点1：更新Block(bneck)
- 亮点2：使用NAS搜索参数
- 亮点3：重新设计耗时层
- 1、更新Block
- （1）SE模块
- （2）重新设计耗时层结构
- （3）重新设计激活函数h-swish
一、MobileNet v1
MobileNet v1亮点
亮点1：DW卷积（减少运算量和参数数量）
亮点2：增加超参数： α \alpha\, α（控制卷积核个数的超参数）， β \beta\, β（控制输入图像大小的超参数）
1、DW卷积与传统卷积区别
2、深度可分离卷积（DW+PW）
（1）PW卷积：1*1的普通卷积
（2）普通卷积与深度可分离卷积计算量对比
理论上，普通卷积计算量是DW+PW的8到9倍
（3） MobileNet v1网络结构
二、MobileNet v2
MobileNet v2亮点
亮点1：Inverted Residuals（倒残差结构）
亮点2：Linear Bottlenecks
1、残差结构与倒残差结构
（1）残差结构
a、先降纬，后升维
b、激活函数使用ReLU
（2）倒残差结构
a、先升维，后降维
b、激活函数使用ReLU6
2、激活函数ReLU6
（1）ReLU6
（2）ReLU
解释1：**ReLU激活函数对低维特征信息造成的损失较大，而倒残差结构又是降维输出，所以ReLU激活函数并不适合倒残差结构,Linear激活函数适合倒残差结构。
解释2：从高维空间经过非线性映射到低维空间时，会发生信息坍塌，所以在倒残差结构中，进行降维操作时，使用线性激活函数（实现时就是不使用激活函数）。
（3）倒残差结构详解
（4）MobileNet v2网络结构详解
三、MobileNet v3
MobileNet v2亮点
亮点1：更新Block(bneck)
亮点2：使用NAS搜索参数
亮点3：重新设计耗时层
1、更新Block
（1）SE模块
（2）重新设计耗时层结构
（3）重新设计激活函数h-swish
MobileNet网络相关推荐
- Keras框架：Mobilenet网络代码实现
Mobilenet概念: MobileNet模型是Google针对手机等嵌入式设备提出的一种轻量级的深层神经网络,其使用的核心思想便是depthwise separable convolution. ...
- MobileNet网络学习笔记
目录 MobileNetV1 论文地址 思想 回顾标准卷积 深度可分离卷积 深度卷积 逐点卷积 为什么要把标准卷积换成深度可分离卷积 标准卷积FLOPs和Parameters计算公式: 深度可分离卷积 ...
- mobilenet网络的理解
论文地址:MobileNets: Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applications 民间实现:caffe ...
- 【笔记】ssd mobilenet 网络
之前实习用过太多次mobilenet_ssd,但是一直只是用,没有去了解它的原理.今日参考了一位大神的博客,写得很详细,也很容易懂,这里做一个自己的整理,供自己理解,也欢迎大家讨论. 先整理Mobil ...
- 轻量级网络——MobileNet系列学习（理论篇）
目录 一.MobileNetV1 1.1 Depthwise separable convolution(深度级可分离卷积) 参数对比 1.2 MobileNet网络结构 1.3 MobileNet网 ...
- MobileNet轻量级网络
基于移动端(手机或者嵌入式平台)的深度卷积网络实现的研究是目前比较热的一个研究方向,也是很有意思的一件事:MobileNet网络是谷歌的研究团队有针对的开发的轻量级.小型化的深度网络:可以使用在IOS ...
- 特征提取网络之mobilenet
文章目录 前言 1.mobilenetV1解析 网络结构 普通卷积修改为深度可分离卷积 为什么深度可分离卷积会比普通的卷积推理时间要快. 3.mobilenetV2解析 网络结构 为什么选择使用有限制 ...
- AlexNet、VGG、GoogLeNet、ReaNet、MobileNet、ShuffleNet和EfficientNet网络的亮点和创新之处
目录 AlexNet网络 VGG网络 GoogLeNet网络 ReaNet网络 MobileNet 网络 MobileNet v1网络 MobileNet v2网络 MobileNet v3网络 Sh ...
- CNN模型之MobileNet
点击上方"小白学视觉",选择加"星标"或"置顶" 重磅干货,第一时间送达 零 引言: 卷积神经网络(CNN)已经普遍应用在计算机视觉领域,并 ...
最新文章
- 题目1104：整除问题
- 如何做一个好的互联网老板(二)
- Java-JUC（一）：volatile引入
- 2020-10-27（补码10000000为什么可以表示-128？）
- key value vue 输出_vue注意事项总结（一）
- hadoop join之map side join
- 你准备好了吗，he is coming
- 远程连接oracle无监听
- MQTT——具有.NET Core的消息队列遥测传输协议
- html 5 新增标签及简介
- 前端学习资料汇总(转)
- android seekbar 圆角,android - 最小或最大时，圆角android seekbar的ui奇怪行为 - 堆栈内存溢出...
- 诺顿企业版Symantec AntiVirus病毒库更新慢的解决办法
- 百度坐标转换中文地址(百度地图JavaScript API逆地址解析 )
- MT6797处理器怎么样?Helio X20处理器资料介绍
- 实现在线预览 pdf 以及添加水印
- 实时音视频聊天中的延时问题一篇就够，低延时场景及优化
- shema SQLServer
- [1108]小米5S TWRP刷面具、EdXposed
- 机器学习--特征选择（Python代码实现）