Searching for MobileNetV3

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深度学习论文翻译解析（十九）：Searching for MobileNetV3

论文标题:Searching for MobileNetV3 论文作者:Andrew Howard, Mark Sandler, Grace Chu, Liang-Chieh Chen, Bo Chen, Mingxing Tan, Weijun Wang, Yukun Zhu, Ruoming Pang, Vijay Vasudevan, Quoc V. Le, Hartwig Adam 论文地址:https://arxiv.org/abs/1905.02244.pdf 参考的 MobileN…

Searching for MobileNetV3

1. 摘要基于网络架构搜索和 NetAdapt 算法,作者提出了新一代的 MobileNets,并通过一些先进的结构对其进行了改进. 作者发布了两个模型 MobileNetV3-Large 和 MobileNetV3-Small 分别应用于资源较多和较少的场景,这些模型也可以被调整并应用到目标检测和语义分割等其它领域. 2. 高效的网络构建块 MobileNetV1 引入了深度可分离卷积作为传统卷积的有效替代,MobileNetV2 引入了线性瓶颈和反转残差结构来构建更加高效的网络层,Mnas…

(转载） AutoML 与轻量模型大列表

作者:guan-yuan 项目地址:awesome-AutoML-and-Lightweight-Models 博客地址:http://www.lib4dev.in/info/guan-yuan/awesome-AutoML-and-Lightweight-Models/163359611 awesome-AutoML-and-Lightweight-Models A list of high-quality (newest) AutoML works and lightweight model…

（转）AutoML 与轻量模型大列表： awesome-AutoML-and-Lightweight-Models

Awesome-AutoML-and-Lightweight-Models 原文:http://bbs.cvmart.net/articles/414/zi-yuan-automl-yu-qing-liang-mo-xing-da-lie-biao A list of high-quality (newest) AutoML works and lightweight models including 1.) Neural Architecture Search, 2.) Lightweight…

神经网络模型(Backbone)

自己搭建神经网络时,一般都采用已有的网络模型,在其基础上进行修改.从2012年的AlexNet出现,如今已经出现许多优秀的网络模型,如下图所示. 主要有三个发展方向: Deeper:网络层数更深,代表网络VggNet Module: 采用模块化的网络结构(Inception),代表网络GoogleNet Faster: 轻量级网络模型,适合于移动端设备,代表网络MobileNet和ShuffleNet Functional: 功能型网络,针对特定使用场景而发展出来.如检测模型YOLO,Faste…