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

MobileNet(V1、V2、V3)入门
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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
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总结

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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

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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

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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

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v2和v1的比较

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V3版本

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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

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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

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  • 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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