CoderLife_的博客

TensorRT初探——MobileNet_V1 引言 ​ 随着人工智能的发展，深度学习在计算机视觉上的应用越来越广泛，但如何落地实际工程项目的问题也越发受人关注，如何在边缘设备上运行深度学习模型也成为一个热点。本文主要对常见的轻量级模型进行学习，并尝试对模型进行加速优化，也希望能对自己课题起到帮助。 MobileNetV1模型结构 ​ 该模型是用来进行分类任务，并且网络将Conv->Bn->Relu的操作转变成了Depthwise Conv->BN->Relu->comv

深度可分离卷积 to MobileNet_v1 to MobileNet_v2 深度可分离卷积 卷积 要解释深度可分离卷积，就要从卷积过程开始说起，我们假设输入为 N x H x W x C 的特征向量，其中N为特征向量个数，H、W为特征图的长宽，C为特征向量的通道数，当我们用k个卷积核进行卷积操作时，如果设置步长为1，那么最后输出为N x H x W x K Depthwise 深度可分...