MobileNet-SSD网络解析

最新推荐文章于 2025-06-18 16:28:09 发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Danbinbo/article/details/96493173
本文详细解析了MobileNet-SSD的网络结构，与MobileNet v1和VGG16-SSD进行比较。MobileNet-SSD在保持低计算量的同时，通过减小特征图分辨率来实现目标检测。此外，文章还探讨了BN层的合并，解释了如何减少预测时的运算量。

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网络结构

参照 MobileNet-SSD(chuanqi305)的caffe模型（prototxt文件） | github，绘制出MobileNet-SSD的整体结构如下（忽略一些参数细节）：

0

图片中从上到下分别是MobileNet v1模型（统一输入大小为300x300）、chuanqi305的Mobilenet-SSD网络、VGG16-SSD网络。且默认都是用3x3大小的卷积核，除了MobileNet-SSD的Conv14_1、Conv15_1、Conv16_1、Conv17_1和VGG16-SSD的Conv8_1、Conv9_1、Conv10_1、Conv11_1用的是1x1大小的卷积核。
图中每个立方体代表对应层的输出特征图；

  • 首先观察基础网络部分
    MobileNet-SSD从Conv0到Conv13的配置与MobileNet v1模型是完全一致的，相当于只是去掉MobileNet v1最后的全局平均池化、全连接层和Softmax层；
  • 再看SSD部分
    • 在VGG16-SSD的方案中，用Conv6和Conv7分别替代了原VGG16的FC6和FC7；
    • MobileNet-SSD和VGG1
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