1.主要创新 1)提出了一种新的layer module:the inverted residual with linear bottleneck, 2)short connect被置于bottleneck层之间,比置于expanded层之间可以取得更好的效果 3)采用线性bottleneck层(即不同ReLU函数),因为非线性会破坏低维空间信息 4)使用ReLU6作为非线性函数,因为它在低精度计算时具有鲁棒性 2.网络结构 1)传统Residual block 先用1x1降通道过ReLU,再3…

论文标题:MobileNetV2: Inverted Residuals and Linear Bottlenecks 论文作者:Mark Sandler Andrew Howard Menglong Zhu Andrey Zhmoginov Liang-Chieh Chen 论文地址:https://arxiv.org/pdf/1801.04381.pdf 参考的 MobileNetV2翻译博客:请点击我 (这篇翻译也不错:https://blog.csdn.net/qq_31531635/a…

0.      本文贡献点 本文的主要贡献点是一个构造了一个结构,称为the inverted residual with linear bottleneck.该结构与传统的residual block中维度先缩减后扩增相反,而是先将输入的低维feature map扩增到高维,然后用depthwise convolution方式做卷积运算,然后再使用一个线性的卷积将其映射到低维空间中. Depthwise Separable Convolutions原理可以参考这篇文章. 1.      Inv…

1. 摘要 作者提出了一个新的网络架构 MobileNetV2,该架构基于反转残差结构,其中的跳跃连接位于较瘦的瓶颈层之间.中间的扩展层则利用轻量级的深度卷积来提取特征引入非线性,而且,为了维持网络的表示能力作者去除了较窄层的非线性激活函数. 2. 讨论和直觉 2.1. 深度可分离卷积 MobileNetV2 采用和 MobileNetV1 一样 3×3 大小的深度可分离卷积,相比标准卷积可以减少 8 到 9 倍的计算量. 2.2. 线性瓶颈结构 长期以来,人们一直认为神经网络中的兴趣流形(ma…

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…

MobileNet系列很重要的轻量级网络家族,出自谷歌,MobileNetV1使用深度可分离卷积来构建轻量级网络,MobileNetV2提出创新的inverted residual with linear bottleneck单元,虽然层数变多了,但是整体网络准确率和速度都有提升,MobileNetV3则结合AutoML技术以及人工微调进行更轻量级的网络构建   来源:晓飞的算法工程笔记 公众号 MobileNetV1 论文: MobileNets: Efficient Convolutiona…

转载请注明出处: https://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/9410574.html 论文: MobileNetV2: Inverted Residuals and Linear Bottlenecks 网址: https://arxiv.org/abs/1801.04381 代码: 官方的tensorflow代码: https://github.com/tensorflow/models/tree/master/research/slim/nets/mobi…

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*…

我醉了呀,当我花一天翻译完后,发现已经网上已经有现成的了,而且翻译的比我好,哎,造孽呀,但是他写的是论文笔记,而我是纯翻译,能给读者更多的思想和理解空间,并且还有参考文献,也不错哈,反正翻译是写给自己看的 文章方向:语音分离, 论文地址:Conv-TasNet:超越理想的语音分离时频幅度掩蔽 博客地址:https://www.cnblogs.com/LXP-Never/p/14769751.html 论文代码:https://github.com/naplab/Conv-TasNet | htt…

论文翻译:https://arxiv.53yu.com/abs/2009.13931 基于高效多任务卷积神经网络的残余回声抑制 摘要 在语音通信系统中,回声会降低用户体验,需要对其进行彻底抑制.提出了一种利用卷积神经网络实现实时残余回声抑制(RAES)的方法.在多任务学习的背景下,采用双语音检测器作为辅助任务来提高性能.该训练准则基于一种新的损失函数,我们称之为抑制损失,以平衡残余回声的抑制和近端信号的失真.实验结果表明,该方法能有效抑制不同情况下的残余回声. 关键字:残余回声抑制,卷积神经网络…