转载:https://zhuanlan.zhihu.com/p/33075914 MobileNet V2 论文初读 转载:https://blog.csdn.net/wfei101/article/details/79334659  网络模型压缩和优化:MobileNet V2网络结构理解 转载: https://zhuanlan.zhihu.com/p/50045821 mobilenetv1和mobilenetv2的区别 MobileNetV2: Inverted Residuals an…

MobileNet v2 论文链接:https://arxiv.org/abs/1801.04381 MobileNet v2是对MobileNet v1的改进,也是一个轻量化模型. 关于MobileNet v1的介绍,请看这篇:对MobileNet网络结构的解读 MobileNet v1遗留下的问题 1)结构问题 MobileNet v1的结构非常简单,是一个直筒结构,这种结构的性价比其实不高,后续一系列的ResNet,DenseNet等结构已经证明通过复用图像特征,使用Concat/Eltw…

声明:只是自己写博客总结下,不保证正确性,我的理解很可能是错的.. 首先,mobile net V1的主要特点是: 1.深度可分离卷积.用depth-wise convolution来分层过滤特征,再用point-wise convolution来组合每个层,产生新的特征. 2.引入width-multiplier 和 resolution multiplier. 好处就是,在略微降低正确率的情况下,大大降低了计算量和内存占用. mobile net V2的特点是什么? 进一步提高准确率,降低计…

概述 YOLO(You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection)从v1版本进化到了v2版本,作者在darknet主页先行一步放出源代码,论文在我们等候之下终于在12月25日发布出来. 新的YOLO版本论文全名叫“YOLO9000: Better, Faster, Stronger”,主要有两个大方面的改进: 第一,作者使用了一系列的方法对原来的YOLO多目标检测框架进行了改进,在保持原有速度的优势之下,精度上得以提升.VOC 200…

https://zhuanlan.zhihu.com/p/33075914 http://blog.csdn.net/u011995719/article/details/79135818 https://blog.ddlee.cn/2018/01/18/%E8%AE%BA%E6%96%87%E7%AC%94%E8%AE%B0-Inverted-Residuals-and-Linear-Bottlenecks-Mobile-Networks-for-Classification-Detectio…

完整代码及其数据,请移步小编的GitHub地址 传送门:请点击我 如果点击有误:https://github.com/LeBron-Jian/DeepLearningNote 这里结合网络的资料和MobileNet论文,捋一遍MobileNet,基本代码和图片都是来自网络,这里表示感谢,参考链接均在后文.下面开始. MobileNet论文写的很好,有想法的可以去看一下,我这里提供翻译地址: 深度学习论文翻译解析(十七):MobileNets: Efficient Convolutional Ne…

from:https://blog.csdn.net/qq_14845119/article/details/73648100 Inception v1的网络,主要提出了Inceptionmodule结构(1*1,3*3,5*5的conv和3*3的pooling组合在一起),最大的亮点就是从NIN(Network in Network)中引入了1*1 conv,结构如下图所示,代表作GoogleNet 假设previous layer的大小为28*28*192,则, a的weights大小,1*…

1. Abstract 本文旨在简单介绍下各种轻量级网络,纳尼?!好吧,不限于轻量级 2. Introduction 2.1 Inception 在最初的版本 Inception/GoogleNet,其核心思想是利用多尺寸卷积核去观察输入数据.举个栗子,我们看某个景象由于远近不同,同一个物体的大小也会有所不同,那么不同尺度的卷积核观察的特征就会有这样的效果.于是就有了如下的网络结构图: 图1: Inception module, naive version 于是我们的网络就变胖了,通过增加网络的…

最近一段时间,重新研读了谷歌的mobilenet系列,对该系列有新的认识. 1.MobileNet V1 这篇论文是谷歌在2017年提出了,专注于移动端或者嵌入式设备中的轻量级CNN网络.该论文最大的创新点是,提出了深度可分离卷积(depthwise separable convolution). 首先,我们分析一下传统卷积的运算过程,请参考第一个动图或者这篇博客.可以看出,传统卷积分成两步,每个卷积核与每张特征图进行按位相成然后进行相加,此时,计算量为$D_F*D_F*D_K*D_K*M*N$…

谷歌论文题目: MobileNets: Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applications 其他参考: CNN模型之MobileNet Mobilenet网络的理解 轻量化网络:MobileNet-V2 Tensorflow实现参考: https://github.com/Zehaos/MobileNet 前言: 目前,CNN以及其他神经网络正在飞速发展与应用,为了追求高准确率,网络模型的深度和复杂度越来越…