Mobilenet v1-v3详解

最新推荐文章于 2026-01-09 21:54:10 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 3971
解读MobileNet 论文原文：
对MobileNet V1-V3的理解
方悔读书迟
08-12 5462
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 4165
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 1446
MobileNet 网络详解笔记
MobileNet-v3详解
Roaddd的博客
12-24 1628
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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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 1967
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 1728
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 5317
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。
精选资源
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：...
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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...
深度学习VS强化学习：预测与决策的本质差异
qq_65632993的博客
01-08 757
摘要：深度学习和强化学习是人工智能的两大分支，但本质不同。深度学习通过静态数据学习函数映射，目标是预测误差最小化；强化学习通过环境交互学习决策策略，追求长期收益最大化。两者在数据来源（固定vs动态）、反馈信号（密集vs稀疏）、核心挑战（泛化vs探索）等方面存在显著差异。深度强化学习是两者的结合，但实际应用中强化学习落地难度更高。选择方法时需根据任务特性：预测任务用深度学习，长期决策任务用强化学习。理解两者的"问题范式"差异比模型结构更重要。
基于深度学习的车牌识别系统
qq_35827191的博客
01-02 1325
本文提出了一种基于深度学习的车牌识别系统解决方案，采用模块化设计架构，包含车辆检测(YOLOv3-tiny)、车牌定位(RetinaNet)和字符识别(LPRNet)三大核心模块。系统通过轻量级模型实现实时处理能力，利用特征金字塔网络和Focal Loss优化小目标检测效果，并采用端到端的字符识别方案。文章详细阐述了技术选型依据、网络结构原理、代码实现细节及环境配置要求，为车牌识别系统的开发提供了完整的实践指导。该系统可广泛应用于智能交通、安防监控等场景，具有良好的实用价值。
通俗理解经典CNN架构：LeNet
不惑
01-05 1272
本文介绍了卷积神经网络(CNN)的鼻祖LeNet的起源、架构和应用。LeNet由Yann LeCun在20世纪90年代开发，主要用于手写数字识别，其创新性的卷积层、池化层等设计奠定了现代CNN的基础。文章详细拆解了LeNet-5的7层结构，包括输入层、卷积层、池化层和全连接层的工作原理，并解释了前向传播和训练过程。尽管LeNet结构简单，参数仅6万个，但它在MNIST数据集上实现了不到1%的错误率。虽然现代网络更加复杂，但LeNet作为教学经典，仍是理解CNN核心概念的重要案例。
基于深度学习的车型识别系统演示与介绍(YOLOv12/v11/v8/v5模型+Pyqt5界面+训练代码+数据集)
ningfoshao8678的博客
01-07 796
本文介绍了一款基于YOLO算法的车型识别系统，支持轿车、卡车、公共汽车和摩托车等多种车型识别。系统具备图片、视频、摄像头实时检测及批量处理功能，集成语音播报、结果导出等实用模块，并提供用户登录和模型训练功能。技术栈采用Python 3.10、PyQt5和SQLite，支持YOLOv5至v12多模型切换。测试数据显示，YOLO12n模型以40.6%的mAP表现最优，YOLO11n在CPU推理速度最快(56.1ms)。系统训练数据集包含19,000张图片，mAP@0.5达到70.8%，F1值为0.67，识别效果
深度学习中稀疏专家模型研究综述 A REVIEW OF SPARSE EXPERT MODELS IN DEEP LEARNING
最新发布
m0_56263746的博客
01-09 512
稀疏模型的构建通常以稠密模型为基础，然后按。
【人工智能领域】- 卷积神经网络（CNN）深度解析
Java && AI Agent工程师
01-07 870
摘要：本文深入解析卷积神经网络(CNN)的工作原理，从生物学视觉皮层研究到AI视觉应用。文章首先介绍CNN的生物学基础——Hubel和Wiesel发现的视觉细胞层级结构，解释简单细胞和复杂细胞如何分别对应CNN的卷积层和池化层。随后详细剖析CNN的核心组件，包括权重共享、局部连接等特性，以及卷积运算的数学原理和三种计算模式。文章还展示了CNN各层次学习到的视觉特征，从基础边缘到完整物体识别的渐进过程，并提供了PyTorch实现示例。最后探讨了ImageNet竞赛对CNN发展的推动作用及其未来展望。
【深度学习】YOLO 模型部署全攻略（本地 / 嵌入式 / 移动端）
棒棒的皮皮
01-09 689
本文系统介绍了YOLOv8模型在本地、嵌入式、移动端三大平台的部署方案。本地部署推荐ONNX/TensorRT方案，GPU推理可达200FPS；嵌入式平台采用YOLOv8n+TensorRT/OpenVINO+INT8量化，在Jetson上实现15-80FPS；移动端使用TFLite/CoreML+INT8，支持离线运行。部署遵循"平台适配优先、轻量化先行、精度损失≤3%"原则，针对不同硬件特性提供最优解，涵盖从服务器到边缘设备的全场景应用，平衡速度与精度需求。
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