mobilenet v1-v3

最新推荐文章于 2025-02-24 16:06:06 发布
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#mobilenet

本文深入解析MobileNet V1、V2、V3的发展历程与技术创新，包括深度可分离卷积、Inverted Residuals and Linear Bottlenecks等关键概念，以及各版本之间的结构对比和性能提升。

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mobilenet v1

  • 提出了深度可分离卷积 depthwish separable convolution
  • 深度可分离卷积 = 深度卷积  + 逐点卷积
  • 在相同的权值参数数量的情况下，与标准卷积操作相比，可以减少数倍的计算量，从而提升网络运算速度

标准卷积和深度可分离卷积的对比

  • 深度可分离卷积计算量是标准卷积的1/8
标准卷积和V1卷积的对比

 

RELU6激活函数

mobilenet v1的网络结构

mobilenet v2

创新点: Inverted Residuals and Linear Bottlenecks

v1和v2的结构对比

v2和ResNet对比

v2的网络结构

 

mobilenet v3

最后一层进行修改

v3网络结构

 

 

 

 

 

 

MobileNet v3
TOUCH的博客
11-02 746
MobileNet v3通过NAS搜索与人工设计结合，实现了“精度-效率-延迟”的三重优化，其h-swish激活、SE模块嵌入和首尾结构调整成为轻量级网络的设计范式。Large版适合对精度要求高的场景（如智能相机），Small版适合资源极度受限的设备（如嵌入式传感器），至今仍是移动端视觉任务的标杆模型。
mobilenetV3
kingrain213的专栏
06-05 1019
1）类似于v1和v2版本，采用pw-dw-pw模式，类似于resnet的残差模块shortcut模式 2）采用relu6/hardswish/hardsigmoid激活函数 3）采用_squeeze_excitation_layer(类似于SENet，attention机制，avgpool--fc(relu6)--fc(hard-sigmoid)，得到权重参数，乘到input上) 4)通过m...
浅谈 Mobilenet V1-V3
weixin_43702653的博客
03-27 3035
一：复杂网络模型移植问题 二：模型剪枝策略 三：Mobilenet v1的横空出世 四：Mobilenet v2大杂烩 五：Mobilenet v3完全体   至此我对模型剪枝的原理，进行了简单讲解，希望对大家有所帮助，有不懂的地方或者建议，欢迎大家在下方留言评论。 我是努力在CV泥潭中摸爬滚打的江南咸鱼，我们一起努力，不留遗憾！ ...
MobileNetV1-V3.zip
04-01
资源标题：MobileNetV1-V3论文原文下载，分享让学习更快乐。 资源描述：知识需要不断地更新，学习更不能停止不前，为了方便广大网友对于人工智能的文献需求，本人特地搜集了MobilenetV1-V3的下载以方便大家品味原汁原味的论文思想。希望能通过这一点微博之力，为社会大众带来些许便捷。
MobileNet，从V1到V3
Gavinmiaoc的博客
10-29 827
参考文献： 1.https://zhuanlan.zhihu.com/p/70703846
mobilenet系列之又一新成员---mobilenet-v3
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小菜鸟的AI之路
06-15 5万+
摘要： mobilenet-v3，是google在mobilenet-v2之后的又一力作，主要利用了网络结构搜索算法（NAS）来改进网络结构。并且本文提出了movilenetv3-large, mobilenet-v3 small。 在语义分割，本文提出了一个新的方法：LR-ASPP. mobilenet-v3 large在imagenet分类任务上，较mobilenet-v2，精度提高了大约3....
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源码
最新发布
03-27
### MobileNet V1, V2 和 V3 的源码实现 MobileNet 是一种轻量级卷积神经网络架构，广泛应用于移动设备和嵌入式系统中的图像分类和其他视觉任务。以下是关于 MobileNet V1、V2 和 V3 的源码实现的相关信息。 #### ...
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MobileNets 轻量级网络 从v1到v3
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06-26 998
MobileNet v1 由谷歌2017年提出，可谓是大放异彩。深度学习的理论和实践的快速发展，项目落地越来越被更多的研究人员关注，而手机端的应用尤为重要，这就使得轻量级的网络变得至关重要，一个好的轻量级网络不但要在参数上达到轻量的需求，精度上也要表现优异。 深度可分离卷积 为什么第一个要写它？因为总结一句话，MobileNet v1就是把VGG中的卷积都换成了深度可分离卷积，就是这么的简单粗暴。...
mobileNetv3.zip
10-22
包含MobileNet v3 large和small两个版本，其中除了原始版本的使用H-swish和SE模块的prototxt外，还有用relu和SE模块实现的版本，以及使用relu并去掉SE模块的最精简的版本，三个版本测试效果差别不大，最精简的版本，模型最小（5.89M），我自己得250类车辆分类数据集上可以达到0.996的测试准确率。
轻量级网络——MobileNetV3
Clichong
05-16 2万+
文章目录1.MobilenetV3的介绍2.MobilenetV3的结构1）尾部结构改变2）头部channel数量改变3）h-swish激活函数4）加入了注意力机制（SE模块）3.MobilenetV3的性能统计4.MobilenetV3的pytorch实现 1.MobilenetV3的介绍 回顾MobilenetV1与MobilenetV2结构 MobilenetV1： 引入了深度可分离卷积作为传统卷积层的有效替代，大大减少计算量。深度可分离卷积通过将空间滤波与特征生成机制分离，有效地分解了传统卷积。
计算机视觉之MobileNetV3
十年以上架构设计经验，专注于软件架构和人工智能领域，对机器视觉、NLP、音视频等领域都有涉猎
05-19 2万+
MobileNetV3 是由 google 团队在 2019 年提出的轻量化网络模型，传统的卷积神经网络，内容需求大，运算量大，无法再移动设备以及嵌入式设备上运行，为了解决这一问题，MobileNet网络应运而生。MobileNetV3在移动端图像分类、目标检测、语义分割等任务上均取得了优秀的表现。MobileNetV3采用了很多新的技术，包括针对通道注意力的Squeeze-and-Excitation模块、NAS搜索方法等，这些方法都有利于进一步提升网络的性能。
计算机视觉基础｜轻量化网络设计：MobileNetV3
紫雾凌寒
02-24 4589
MobileNet 系列作为轻量化网络的代表，自推出以来就受到了广泛关注。MobileNetV3 作为该系列的最新版本，在保持模型轻量化的同时，进一步提升了性能和效率。它结合了硬件感知的网络架构搜索（NAS）和 NetAdapt 算法，针对移动设备 CPU 进行了优化，引入了新颖的架构设计和高效的分割解码器，在图像分类、目标检测、语义分割等任务中展现出了卓越的性能。本文将深入探讨 MobileNetV3 的网络结构、创新点以及在实际应用中的表现。
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MobileNet V3(2019)
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MobileNetV3：轻量级深度学习网络的新突破
ciweic的博客
12-19 2021
MobileNetV3作为轻量级深度学习网络的最新进展，凭借其高效的计算能力和灵活的应用场景，正在推动深度学习技术在移动设备和嵌入式系统中的广泛应用。通过结合硬激活函数、Squeeze-and-Excitation模块、深度可分离卷积等创新设计，MobileNetV3在性能和效率之间找到了良好的平衡。随着技术的不断进步，MobileNetV3的应用前景将更加广阔，成为未来深度学习领域的重要组成部分。
Searching for MobileNetV3
a609640147的博客
05-30 949
研究人员利用神经架构搜索的方法得到了MobileNetV3网络。MobileNetV3包含两个版本MobileNetV3-Small与MobileNetV3-Large，别对应性能和存储量不同的场景。该网络相较于MobileNet前两个版本无论在计算延迟性上还是在计算精度上，都有较为明显的优势。 论文地址: https://arxiv.org/abs/1905.02244 MobileNetV...
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