MobileNet（V1、V2、V3）入门

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MobileNet

MobileNet（V1、V2、V3）入门

良好的移植性

可以很好的使用在移动设备上做分类、检测、分割等任务
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深度可分离卷积（v1核心）

经典卷积算法中，输入的通道数要和过滤器的保持一致，这样很耗费参数

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深度可分离卷积

第一步：有多少个输入，就有多少个输出，这一步用来提取特征，然后使用1x1的过滤器增加通道数
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第二步：在这一步进行1x1卷积，相当于分成两步提取特征

总结

MobileNet（V1、V2、V3）入门

虽然麻烦了，但是可以减少参数量和计算量，均可以减少到卷积核平方分之一

MobileNet（V1、V2、V3）入门

V1整体网络架构

因为考虑到应用在移动端，模型会量化到int8，所以relu6可以加快模型收敛，增加泛化能力

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28层，也可以自己diy模型

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网络模型对比

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再度压缩模型，速度和大小不能兼得

MobileNet（V1、V2、V3）入门

应用效果，主要应用到主干网络，作为替换，减少模型大小，一般不会单独使用

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V2版本

相较于v1，v2的改进

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relu会丢失较多的低维数据

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V2模型架构

MobileNet（V1、V2、V3）入门

MobileNet（V1、V2、V3）入门

MobileNet（V1、V2、V3）入门

v2和v1的比较

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V3版本

MobileNet（V1、V2、V3）入门

SE就是加上注意力机制，就是对于下一层来说，哪一个更重要，要做一个加权

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Squeeze

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Excitation操作

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SE应用到其他模型

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v2和v3的对比

多了一个注意力机制，加入se模块
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新的激活函数

MobileNet（V1、V2、V3）入门

MobileNet（V1、V2、V3）入门

V3模型架构

这是google算出来最好的模型架构，不建议修改
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效果分析

MobileNet（V1、V2、V3）入门文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-435433.html

input ：输入
operator ：当前层的操作
exp size ：升维
out ：输出
SE ：是否有se模块
NL ：非线性模块，激活函数选择哪个
s ：步长stride

到了这里，关于MobileNet（V1、V2、V3）入门的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！

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