MobileNetV2

最新推荐文章于 2025-04-20 16:40:12 发布
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#DL #CV

本文快速概述了MobileNetV2的主要结构特点，包括LineBottlenecks和Inverted Residual Block的设计，前者通过linear替代relu防止特征破坏，后者采用先升维再降维策略优化特征过滤。

赶时间搭baseline搞CVPR，没有时间认真看论文，看了看博客大概知道MobileNetV2的结构了，以后要好好看看！

这位老哥讲的不错：

主要两个改进

一是block里的第二个conv1×1后面并没有接relu，而是用的linear，作者称之为Line Bottlenecks
因为第一个dw conv 已经用过一次ReLu了，这里1x1conv把通道映射提升又使用的话，会破坏feature
在这里插入图片描述

二是使用residual结构，而且针对dw conv进行了一个 Inverted residual block设计。先升维再降维，因为已经是feature filter通道一对一了，所以不仅不能像resnet一样降维减少参数，反而要升维：
在这里插入图片描述

这是整体的网络结构了：
在这里插入图片描述

mobilenet_v2_1.4_2241.pth.zip
09-04
mobilenet_v2_1.4_2241.pth.zip
mobilenet_v2_1.0_224
02-07
mobilenet_v2_1.0_224的cpkt文件,有时候下载不了.....做个备份 https://github.com/tensorflow/models/tree/master/research/slim/#Pretrained
MobileNetV2模型文件下载
最新发布
gitblog_06706的博客
04-20 577
MobileNetV2模型文件下载 【下载地址】MobileNetV2模型文件下载 此仓库提供基于TensorFlow训练的MobileNetV2模型文件，适用于移动和边缘设备。该模型为轻量级神经网络，已转换为tflite格式，便于在移动设备上部署。下载后解压rar文件即可获取模型，可根据需求集成到应用中。请注意，模型未...
【免费下载】 MobileNet V2 预训练模型下载
gitblog_09819的博客
10-21 2268
MobileNet V2 预训练模型下载 【下载地址】MobileNetV2预训练模型下载 MobileNet V2 预训练模型下载本仓库提供了一个名为 `mobilenet_v2-b0353104.zip` 的资源文件下载 项目...
mobilenet_v2下载路径
weixin_44012667的博客
11-14 779
Downloading: "https://download.pytorch.org/models/mobilenet_v2-b0353104.pth" to /home/jsp/.cache/torch/hub/checkpoints/mobilenet_v2-b0353104.pth
【MobileNet V2】MobileNet V2
weixin_37804469的博客
03-03 1358
没有残差结构在训练结束后，发现 depth-wise 卷积的很多参数的值都为0，原因有以下3个：depth-wise 卷积 权重数量太少；通道数处理太单薄，只能处理二维信息，没有处理到三维信息ReLU 导致小于0的输出都为0，参数也为0移动设备的低精度 数据表示Mobile Net V2 就以上的问题，做了进一步的改善。
『高性能模型』轻量级网络MobileNet_v2
weixin_30273763的博客
01-09 425
论文地址：MobileNetV2: Inverted Residuals and Linear Bottlenecks 前文链接：『高性能模型』深度可分离卷积和MobileNet_v1 一、MobileNet v1 的不足 Relu 和数据坍缩 Moblienet V2文中提出，假设在2维空间有一组由 个点组成的螺旋线 数据，经随机矩阵 映射到 维并进行ReLU运算，即： 再...
resnet和mobilenet部分模型下载
c346867030的博客
04-21 1190
前一阵子需要这些预训练模型，竟很难搜到，在此提供一下。 此处只放上了resnet和mobilenet的.ckpt版本。（pytorch版本可以搜到我这里就不再赘述） 现在是2021年4月21日，目前国内网也可以直连download.tensorflow.org了。（欢呼！） resnet resnet_50 resnet_101 resnet_152 mobilenet mobilenet_v2_1.0 mobilenet_v2_0.75 mobilenet_v2_0.5 mobile
mobilenet_v2_1.4_224
02-07
mobilenet_v2_1.4_224备份下载链接https://github.com/tensorflow/models/tree/master/research/slim/#Pretrained
【卷积神经网络变体模型】MobileNetV2模型
03-04
**内容概要：** MobileNetV2模型是一种轻量级的卷积神经网络变体模型，旨在在资源受限的移动设备上实现高效的图像分类和目标识别。MobileNetV2通过使用深度可分离卷积等技术，实现了在保持较高准确性的同时减少模型参数和计算量。 适用人群：MobileNetV2模型适用于需要在移动设备或资源受限环境下进行图像分类、目标检测等任务的研究人员、工程师以及移动应用开发者。其轻量级设计和高效性能使得在移动端部署和使用成为可能。 使用场景及目标：MobileNetV2模型的主要目标是在移动设备上实现高效的图像分类和目标识别。通过减少模型参数和计算量，MobileNetV2能够在资源受限的情况下保持较高的准确性，适用于移动端应用、嵌入式系统等场景。 其他说明：MobileNetV2模型的设计思想是在保持模型轻量级和高效性的同时，尽可能提高图像分类和目标识别的性能。其成功应用在移动设备上，为在资源受限环境下部署深度学习模型提供了重要的解决方案。
mobilenet v1模型pb文件（亲测可用）
11-24
（亲测可用）tensorflow训练模型进行调参，生成mobilenet_v1.pb模型文件用于预测
MobileNet-V2+pytorch
black&white
03-15 7844
源码下载地址：https://github.com/MG2033/MobileNet-V21、安装pytorch 0.3 numpy 1.13.1 tqdm 4.15.0 easydict 1.7 matplotlib 2.0.2 tensorboardX 1.0输入命令：pip install -r requirements.txt若安装失败，可以一个一个安装，例：pip install tqd...
【pytorch】MobileNetV2迁移学习+可视化+训练数据保存
Leon的博客
03-29 6707
一、前言 由于写论文，不单单需要可视化数据，最好能将训练过程的完整数据全部保存下来。所以，我又又又写了篇迁移学习的文章，主要的改变是增加了训练数据记录的模块，可以将训练全过程的数据记录为项目路径下的Excel文件。其次是更换了网络，改用了比较轻量级的MobileNetV2。 可以看到MobileNetV2模型仅仅只有14M，在识别速度上完胜。在准确率上来说，只比Resnet和Densenet差那么一点点，对嵌入式设备相当友好。 其次，我本次改用了 SGD+ momentum加速+L2正则化 +Re
nn.Linear和nn.Conv2d_1x1等效验证
weixin_45703452的博客
01-17 1124
这样的话，写出来的transformer block中，self-attention=non-loca，mlp=conv_1x1 Group。现在视觉transformer中，有些会把单个像素点视为一个token，在这样的粒度下进行transformer block的计算，其中一个比较重要的操作是nn.Linear，其和nn.Conv2d_1x1是等价的。图像的卷积本质上也是矩阵相乘，验证结果是符合预期的。
resnet、densenet、resnext、efficientnet、moblienetv2等预训练模型下载地址
weixin_42535423的博客
09-07 6226
'resnext101_32x8d': 'https://download.pytorch.org/models/ig_resnext101_32x8-c38310e5.pth', 'resnext101_32x16d': 'https://download.pytorch.org/models/ig_resnext101_32x16-c6f796b0.pth', 'resnext101_32x32d': 'https://download.pytorch.org/models/ig_...
MobileNet网络模型(V1,V2,V3)
Kirihara_Yukiho的博客
12-14 1309
关于MobileNet模型的3个版本简要介绍
【轻量化模型】mobilenet v2
博观约取，厚积薄发
05-07 2677
MobileNet v2 onnx 导出参考：torchvision onnx 模型导出_星魂非梦的博客-优快云博客 1. 模型描述 MobileNet v2 来自论文：MobileNetV2: Inverted Residuals and Linear Bottlenecks MobileNet v2 架构基于inverted residual(逆残差)结构，inverted residual(逆残差)结构的输入和输出是thin bottleneck 层，与在输入中使用扩展表示的传统残差模...
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小麦草的博客
08-05 5万+
一、论文： https://arxiv.org/abs/18 非官方Caffe代码：https://github.com/shicai/MobileNet-Caffe 二、论文理解 MobileNet V2 是对 MobileNet V1 的改进，同样是一个轻量级卷积神经网络。 1）基础理论--深度可分离卷积（DepthWise操作） 标准的卷积过程可以看上图，一个2×2的卷积核在...
MobileNet V2算法详解
stu_shanghui的博客
10-17 1455
论文地址：https://arxiv.org/pdf/1801.04381.pdf MobieNet-v2结果 本文使用的SSDlite算法，就是将SSD的prediction layer换成了DW+PW的结构 大量的实验表明，feature map的复用能提高实验结果，因此本文也就使用了 shortcut结构。这篇论文的题目：MobileNetV2: Inverted Resid...
Mobilenetv2
02-15
### MobilenetV2架构 MobilenetV2是一种高效的卷积神经网络，专为移动设备设计，在保持高精度的同时显著减少了计算量和参数数量。该网络引入了倒残差结构（Inverted Residuals）和线性瓶颈（Linear Bottlenecks），...
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