Mobilenet v1-v3详解

最新推荐文章于 2025-11-24 23:34:07 发布
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#深度学习

本文深入解析了MobileNetV1和V3在深度学习领域的关键特性，特别强调了它们如何通过结构设计和效率优化，实现在移动设备上的高效运行。作者探讨了这些版本在模型压缩和资源占用上的进步。
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轻量化网络系列 | 解读MobileNet V1-V3
weixin_48249563的博客
03-25 3916
解读MobileNet 论文原文：
对MobileNet V1-V3的理解
方悔读书迟
08-12 5454
可分离卷积分为：空间可分离卷积与深度可分离卷积 MobileNet用的是深度可分离卷积 深度可分离卷积： 深度可分离卷积=深度卷积(depthwise convolution)+逐点卷积(pointwise convolution) 一、MobileNet V1 详解 1. 设输入特征图是M维，卷积核是Dk * Dk，输出特征图是N维，大小是Dg * Dg 普通卷积： 计算量：Dk * Dk * M * N * Dg * Dg 计算量：5 * 5 * 3 * 256 * 8 * 8 ≈ 123W 深度卷.
mobilenet系列论文解读：从v1-v3
lovep1的博客
03-01 4106
一文看遍mobilenet，毫无疑问，移动端的轻量级网络中mobienet肯定是首当其冲，从v1-v3，有着相当的提升和改进，但究其核心，最主要的还是引入了深度可分离卷积的计算，确实很有代表性，不过在v3中引入了NAS，这就比较玄学了，v3我没有直接复现过，只玩过基于它实现的目标检测网络，v3的yolov3我记得可以在voc上做到74%左右，效果挺好的，v1和v2的目标检测网络，比如mobilenet-ssd、mobilenet-yolo在部署的时候的确相当轻量化，尤其是当年mobilenetv1-ssd结
MobileNet v1 v2 v3 网络详解笔记
weixin_45897172的博客
12-29 1437
MobileNet 网络详解笔记
MobileNet-v3详解
Roaddd的博客
12-24 1614
论文：《Searching for MobileNetV3》 论文链接：https://arxiv.org/abs/1905.02244v2 前文链接：SENet详解、MobileNet-v1详解、MobileNet-v2详解 ■ 概述        MobileNetV3发表于2019年，该V3版本结合了V1的深度可分离卷积、V2的Inverted Residuals和Linear Bottleneck以及SE Block，利用NAS（
深度学习网络模型 MobileNet系列MobileNet V1、MobileNet V2、MobileNet V3网络详解以及pytorch代码复现
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guoqingru0311的博客
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深度学习网络模型 MobileNet系列MobileNet V1、MobileNet V2、MobileNet V3网络详解以及pytorch代码复现 1、DW卷积与普通卷积计算量对比 DW与PW计算量 普通卷积计算量 计算量对比 2、MobileNet V1 MobileNet V1网络结构 MobileNet V1网络结构代码 3、MobileNet V2 倒残差结构模块 倒残差模块代码 MobileNet V2详细网络结构 MobileNet V2网络结构代码 4、MobileNet V3
MobileNet_V1----MobileNet_V3
weixin_45104951的博客
04-05 1961
MobileNet_v1 传统卷积网络，内存需求大，运算量大，无法在移动设备以及嵌入式设备上进行。 2017年Goolge提出MobileNet，相比于传统卷积神经网络，准确率小幅降低但大大较少了模型参数与运算量，并具备超参数α，β可根据需求调整精度与计算量。 传统卷积 对于传统卷积网络，卷积核channels=输入特征矩阵channels； 输出特征矩阵channels=卷积核个数 DWCNN即depthwise_conv，每个卷积核对应输入特征矩阵一个通道，卷积核channels=.
mobilenet series V1、V2、V3详解
qq_23022733的博客
05-02 1711
文章目录1、MobileNets Series V11.1 Original Convolution（原始的卷积）1.2 MobileNets Series V1的步骤 1、MobileNets Series V1 MobileNets Series V1是通过减少参数的计算量以及操作数来加速网络的训练。 1.1 Original Convolution（原始的卷积） Operations的计算过程：卷积核的参数总和×\times×feature map的大小。 1.2 MobileNets Se
详解MobileNet V1,V2和V3
极光喵的博客
02-20 5254
MobileNet系列是由谷歌公司的Andrew G. Howard等人于2016年提出的轻量级网络结构，并于2017年发布在arXiv上。MobileNet系列的特点是模型小、计算速度快，适合部署到移动端或者嵌入式系统中。相较于后期的巨型、难以训练的模型（如Transformer），MobileNet系列在卷积神经网络中是轻量级网络的经典。MobileNet对嵌入式设备非常友好。
图像分类MobileNet系列源代码:v1-v3
07-05
完整的MobileNet v1-v3的源代码，包括模型脚本、训练以及预测脚本。并有完整的博客介绍： 1. MobileNet系列(1) :MobileNet V1网络详解：...
mobilenet系列V1-V3
06-05
V3采用了神经结构搜索（Neural Architecture Search, NAS）来自动化网络设计，找到了更高效的架构。新加入的SE模块（Squeeze-and-Excitation）能动态地调整通道的重要性，增强了模型的注意力机制。通过这些改进，...
MobileNet v1-v3图像分类源代码及深度学习详解
资源摘要信息:"本资源包含了图像分类领域著名的MobileNet网络模型的源代码，涵盖了从第一代到第三代的版本，包括MobileNet V1、MobileNet V2 和 MobileNet V3。用户可以通过下载资源中的模型脚本，进行模型的训练和...
大模型之-层归一化RMSNorm的实现
最新发布
weixin_57128596的博客
11-24 64
【代码】大模型之-层归一化RMSNorm的实现。
【Python TensorFlow】CNN-BiLSTM时序预测 卷积神经网络-双向长短期记忆神经网络组合模型（附代码）
vvoennvv的博客
11-19 493
本文提出了一种结合CNN与BiLSTM的混合神经网络模型（CNN-BiLSTM）用于多特征时序预测。该模型通过一维卷积提取局部时间特征，双向LSTM捕获长期依赖关系，实现了多步预测能力。算法流程包括数据预处理、网络构建（含卷积层、池化层、双向LSTM层）、模型训练（采用Adam优化器和MSE损失函数）及评估。实验采用电力负荷或风电场功率数据，通过滑动窗口构造样本并进行归一化处理，支持多输入多步预测。代码提供详细注释，可直接替换CSV/Excel数据集运行，包含完整的训练测试集划分和评估流程。
【深度学习新浪潮】深度学习算法在形状提取问题上有什么研发进展？
weixin_51908696的博客
11-24 181
n\n近年来，深度学习凭借强大的特征学习与端到端建模能力，彻底改变了形状提取的技术路径——从“手工设计”走向“数据驱动”，实现了对复杂形状的精准建模、结构化表示与鲁棒提取。\n深度学习的核心优势恰好弥补了这些短板：\n\n端到端学习：自动从数据中学习形状的底层特征（边缘、纹理）与高层语义（类别、结构）；\n\n近年来，深度学习凭借强大的特征学习与端到端建模能力，彻底改变了形状提取的技术路径——从“手工设计”走向“数据驱动”，实现了对复杂形状的精准建模、结构化表示与鲁棒提取。
深度学习之基于paddle的多机训练资源配置
qq_42936727的博客
11-24 10
实际应用时，常会遇到更加复杂的机器学习或深度学习任务，需要运算速度更高的硬件（如GPU、NPU），甚至同时使用多个机器共同训练一个任务（多卡训练和多机训练）
深度学习31问
qq_51780315的博客
11-24 606
本文系统梳理了Transformer模型的核心知识点，分为七大板块：基础核心问题、基础组件、基础概念、评估基础、训练基础、模型应用和工程实践。内容涵盖模型架构（Encoder-Decoder结构、自注意力机制）、关键组件（前馈神经网络、Layer Normalization）、训练评估方法（预训练目标、困惑度计算）、应用技巧（温度参数调节）以及工程优化方案（显存不足处理）。这些问题涉及Transformer的核心机制、实现细节和实际应用，为深入理解这一主流模型架构提供了全面的知识框架。
深度学习常用模型
西北连天一片云,乌鸦落在凤凰群
11-24 275
本文通过五个比喻生动介绍了五种典型CNN模型的特点：1）LeNet是基础入门模型，仅能识别简单图像；2）VGGNet采用深度结构实现高精度但计算量大；3）ResNet通过残差连接解决网络退化问题，性能更优；4）MobileNet专为移动端优化，平衡精度与效率；5）ViT突破传统局部感知方式，采用全局注意力机制实现突破性进展。最后给出了各模型适用场景建议：LeNet/VGG适合教学演示，ResNet是通用首选，MobileNet适合移动端，ViT则需强大计算支持。
快速上手大模型：深度学习10（卷积神经网络2、模型训练实践、批量归一化）
weixin_45728280的博客
11-20 418
本文介绍了大模型训练的优化技巧和经典卷积网络实现方法。针对GPU显存不足问题，提出9种解决方案：减小batch size、降低输入分辨率、简化模型结构等，并给出CPU训练的代码示例。详细解析了GoogLeNet的Inception块设计和ResNet残差连接机制，包括网络架构和PyTorch实现代码。最后阐述了批量归一化(BN)的原理及实现，通过标准化层输入加速训练过程。文中还推荐了Kaggle等免费云GPU资源的使用方法，为计算资源有限的开发者提供了实用建议。
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