人工智能学习07--pytorch16--MobileNet网络详解

最新推荐文章于 2024-09-14 07:53:32 发布
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#人工智能 #pytorch

MobileNet系列模型利用深度可分卷积(DW+PW)减少计算量，MobileNetV2通过改进的倒残差结构解决V1的缺点，使用ReLU6激活函数。文章介绍了如何用PyTorch构建MobileNetV2并进行迁移学习训练。

MobileNet详解

在这里插入图片描述在这里插入图片描述

DW卷积：

在这里插入图片描述
每个卷积核的深度为1，而不是像之前一样等于特征矩阵的深度。
每个卷积核只负责输入特征矩阵的一个channel进行卷积运算，再得到相应的输出矩阵的一个channel。
因为每个卷积核只负责一个channel，则采用的特征矩阵的深度就应该与输入特征矩阵的深度相同，这样即可确保每一个卷积核负责一个channel。
又因为每个卷积核与输入特征矩阵的一个channel进行卷积之后，得到一个输出特征矩阵的channel，则输出特征矩阵的深度与卷积核的个数相同，进一步与输入特征矩阵的深度相同。

深度可分的卷积操作

在这里插入图片描述
DW卷积+PW卷积
PW卷积：普通卷积，但是卷积核大小等于1。由上图可以看出，每个卷积核的深度与输入特征矩阵的深度相同，输出特征矩阵的深度与卷积核的个数相同。

相比普通卷积而言，参数的变化：

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深度学习论文: MobileNetV4 - Universal Models for the Mobile Ecosystem及其PyTorch实现
mingo_敏
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专为移动设备设计的高效架构MobileNetV4（MNv4）核心在于引入了通用倒置瓶颈（UIB）搜索块和Mobile MQA注意力块，前者融合了多种技术，后者针对移动加速器优化，可大幅提升速度。同时采用了优化的神经架构搜索（NAS）方案。这一系列创新使得MNv4模型在多种设备上实现帕累托最优。此外，还引入了一种新的知识蒸馏技术，提高了模型的准确性。最终，MNv4-Hybrid-Large模型在ImageNet-1K上达到87%的准确率，同时在Pixel 8 EdgeTPU上的运行时间极短。
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10-07 2032
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2024年最新图像分类实战：mobilenetv2从训练到TensorRT部署（pytorch），2024年最新大厂面试八股文
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网上学习资料一大堆，但如果学到的知识不成体系，遇到问题时只是浅尝辄止，不再深入研究，那么很难做到真正的技术提升。需要这份系统化学习资料的朋友，可以戳这里获取一个人可以走的很快，但一群人才能走的更远！不论你是正从事IT行业的老鸟或是对IT行业感兴趣的新人，都欢迎加入我们的的圈子（技术交流、学习资源、职场吐槽、大厂内推、面试辅导），让我们一起学习成长！然后我们在dataset文件夹下面新建 init.py和dataset.py，在datasets.py文件夹写入下面的代码：import osfrom PIL i
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