MobileNet V2

最新推荐文章于 2025-10-08 12:35:32 发布
原创 最新推荐文章于 2025-10-08 12:35:32 发布 · 940 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#MobileNet V2

MobileNetV2通过引入inverted residual和linear bottleneck等结构，在保持高效的同时显著减少了参数量。该模型采用Depthwise Separable Convolutions并加入1*1卷积层形成bottleneck，以扩大-提取特征-压缩的方式提升性能。

MobileNet V2 是对于MobileNet 的改进 此模型的主要特点是使用了 inverted residual 和 linear bottleneck 对于MobileNet本身的特点 使用Depthwise Separable Convolutions 被保留了下来 而在ResNeXt ShuffleNet 等网络非常有效的shortcuts 被引入了本结构。首先是对于bottleneck的改进 这里在原先MobileNet的Depthwise Separable convolutions基础上 加了一层1*1的卷积层形成bottleneck结构。 这里有个假设 神经网络中的manifold可以嵌入低维子空间中，这样通过加宽卷积层的通道数能够降低激活空间的维度 直至感兴趣的manifold充满整个空间。这样就有了 扩大-提取特征-压缩的bottleneck步骤。但是由于激活函数如ReLU的非线性计算 导致丢失了一部分信息 这是我们不想看到的 所以 在提压缩之后 没有使用非线性激活函数 而是选用了线性的来保护信息。这种扩大-提取特征-压缩的方式与residual 正好相反 于是叫做 inverted residual。文章相比于mobilenet和ShuffleNet都减小了参数和存储空间 这里我一开始没弄明白既然加了一层卷积 又是有扩大的操作 为何参数会变小 结果发现相对于mobilenet的layer output通道数都减小了 达到了减小计算量的目的。效果和其他几个网络接近但参数量很小 分别在分类 语义分割等方向有不错的效果。

对于文章中的manifold假设那部分一直没怎么看懂 结果看到同学发给我的博客 三言两语就将这篇文章讲的非常透彻和便于理解 非常佩服

使用轻量型模型对deepsort特征提取模块重训练
小菜的博客
03-06 1万+
序言 最近用到了deepsort做目标跟踪，但是由于deepsort中有reid的特征提取网络部分，这部分网络在没有做任何压缩的情况下，用GPU跑实时是没问题的，但是如果要弄到一些边缘板子上，就要考虑到板子算力有限，需要做一些模型压缩相关的工作，我这里直接使用了ShuffleNetV2-05代替原来的网络进行训练，在精度没有太大损失的情况下，模型从原来的45M变成了2.5M，这样一来要搞到硬件终端就容易多了。因为之前没有接触过deepsort，刚开始看起来训练很麻烦的样子，但是摸索了大半天后发现其实就是简单
使用pytorch写的mobilenet v2代码，详细注释，可以生成训练集和测试集的损失和准确率的折线图
05-01
在本项目中，我们主要探讨的是使用PyTorch框架实现的Mobilenet V2神经网络模型，这是一个轻量级的深度学习模型，适用于资源有限的设备。 Mobilenet V2是MobileNet系列的第二版，它在保持高效计算的同时提高了模型的...
ssd_mobilenet_v2_quantized_300x300_coco_2019_01_03.tar.gz
06-06
ssd_mobilenet_v2_quantized_300x300_coco_2019_01_03.tar.gz，预训练模型
MobileNet的caffe模型mobilenet.caffemodel
10-26
来源于http://github.com/hollance/MobileNet-CoreML的模型文件，方便google访问限制的小伙伴进行模型文件的下载
Nvidia Jetson平台实战：SSD-MobileNet-v2目标检测部署详解
最新发布
weixin_35754676的博客
10-08 949
Nvidia Jetson Inference 是专为边缘计算场景设计的高性能AI推理SDK，深度集成TensorRT与CUDA加速技术，面向嵌入式视觉应用提供端到端的推理解决方案。其核心封装了图像分类、目标检测、语义分割等主流任务的通用API接口，屏蔽底层硬件复杂性，使开发者可专注于上层逻辑开发。该库采用C++编写并提供Python绑定，支持FP16/INT8量化推理，在Jetson Nano至Orin全系列模块中实现低延迟、高吞吐的模型部署。其架构以GStreamer。
经典CNN模型（八）：MobileNetV2（PyTorch详细注释版）
热门推荐
qq_51872445的博客
07-26 1万+
作者通过实验展示了 ReLU 激活函数在高维空间中对低维流形的影响。他们首先将一个二维矩阵（channel=1）通过矩阵T升维到更高维度，接着应用 ReLU 激活函数，然后用T的逆矩阵将其还原回二维空间。当T的维度较低（如 2 或 3）时，还原后的二维矩阵会丢失很多信息。然而，随着维度的增加，信息丢失逐渐减少。因此，为了避免 ReLU 激活函数对低维特征造成过多信息损失，倒置残差结构选择使用线性激活函数（即linear bottleneck），这样可以在输出时保持尽可能多的信息完整性。
tensorflow c++ mobilenetv2 ssd
言午日月
06-10 587
****************************************************************************** * * @Author : xm * @Data : 2019-9-8 * @file : ssd_inference.cpp * @Desctiption: the member function SSD_Inference class * ***********************
精选资源
花卉分类：使用mobilenet v2对102种花朵进行分类并进行转移学习
03-01
使用mobilenet v2对102种花朵进行分类并进行转移学习。 使用Costom数据集对花朵图像进行分类 下载资料 在该项目中，使用了 。 您可以下载和。 数据集为tar文件形式，一旦提取，所有图像均位于jpg文件夹内。 标签文件...
MobileNet V2 网络实现的计算机视觉大项目：驾驶员安全驾驶识别
01-14
分类网络采用MobileNet V2。优化器提供了Adam和SGD、AdamW三种。损失函数采用多类别的交叉熵、学习率优化策略采用cos余弦退火算法。 评估指标有loss和准确率，分别会在训练集和验证集上进行评估、输出、绘制曲线...
基于MobileNet v2模型的口罩实时检测系统实现
12-16
为了提高公共场所的疫情防控效率和准确性，开发了一个基于MobileNet v2模型的口罩实时检测系统。这一系统具备两大主要功能：实时检测功能和基于图片的检测功能。实时检测功能允许系统对视频流中的每帧图像进行分析，...
基于mobileNet V2框架的验证码图像识别
08-05
移动互联网的普及带来了众多在线服务，而验证码作为保障网络安全的重要手段之一，其图像识别技术也相应得到了快速发展。验证码图像识别是指利用计算机视觉技术自动识别和理解验证码中的文字，以实现自动化登录或数据...
MobileNetV2_pytorch_cifar:在PyTorch中的CIFAR数据集上完整实现MobileNetv2
05-08
MobileNetV2_pytorch_cifar 这是MobileNetv2在PyTorch中的完整实现，可以在CIFAR10，CIFAR100或您自己的数据集中进行训练。 该网络来自下面的论文 残差和线性瓶颈：用于分类，检测和细分的移动网络 在该网络中，使用了反向残差结构和深度卷积。 请参阅该论文以获取更多详细信息 用法 此项目已编译并在Python 2.7和PyTorch 0.4.0上运行。以下是一些必需的依赖项： torch 0.4.0 torchvision 0.2.1 numpy 1.14.3 tensorboardX 1.2 使用pip首先安装它们 训练与测试 下载CIFAR10或CIFAR100数据集，或准备自己的数据集，如PyTorch中定义的数据加载器 将config.py修改为您自己的配置，例如。 更改image_size或其他 运行python main.py
Mobilenet-SSD 车辆检测
01-07
mobilenet ssd 车辆检测 caffe
手机端mobileNet
09-01
mobileNet，用于快速实时的目标检测，可在手机端进行试用。
【MobileNetV2】论文解读
咖啡味儿的咖啡
01-16 585
Abstract 本文提出的MobileNetV2得performance相比第一版有了一些提升。以它为基础，作者设计了一个新的object detection架构SSDLite；另外作者还将其应用于语义分割上，搭建了一个简化版的DeepLabV3，起名为Mobile DeepLabv3。 中间那段没 最后，作者认为他们的方法实现了decoupling of the input/output...
【亲测免费】 MobileNetV2-SSDLite: 轻量级目标检测的高效解决方案
gitblog_00060的博客
04-18 1452
MobileNetV2-SSDLite: 轻量级目标检测的高效解决方案 是一个基于深度学习的轻量级目标检测框架，它结合了MobileNetV2的高效网络结构与SSD（Single Shot Multibox Detector）的实时检测能力，专为移动设备和资源有限的环境设计。这篇推荐文章将深入探讨该项目的技术特性、应用潜力以及为何你应该考虑在你的项目中使用它。 技术分析 MobileNetV2 M...
【亲测免费】 SmartCar（SSD-mobilenetv2）：嵌入式视觉识别的利器
gitblog_00805的博客
09-13 716
SmartCar（SSD-mobilenetv2）：嵌入式视觉识别的利器 项目介绍 SmartCar（SSD-mobilenetv2） 是一个基于PyTorch实现的智能车辆视觉识别项目，旨在为嵌入式GPU开发板提供高效的视频流识别解决方案。该项目源自于amdegroot/ssd.pytorch，并在其基础上进行了多项改进和优化，使其更加适用于嵌入式设备。 项目技术分析 核心技术 SSD（Si...
RK3308B部署mobilenetv2_ssdlite
weixin_45977690的博客
05-11 1829
aarch64平台交叉编译，嵌入式部署mobilenetv2_ssdlite_ncnn
MobileNetV2
Star_ID的博客
11-12 2194
MobileNetV2
MobileNet v2
04-29
### MobileNet V2 架构概述 MobileNet V2 是一种高效的卷积神经网络架构，专为移动设备和嵌入式视觉应用设计[^2]。它通过引入 **倒残差结构 (Inverted Residuals)** 和 **线性瓶颈层 (Linear Bottlenecks)** 来优化计算效率和模型表现。 #### 主要特点 - **深度可分离卷积 (Depthwise Separable Convolutions):** 这种技术显著减少了计算复杂度和参数数量。标准卷积分解为两部分：深度卷积（depthwise convolution）处理空间信息，逐点卷积（pointwise convolution）负责通道间的交互[^4]。 - **倒残差块:** 倒残差块的设计思路是从低维特征映射扩展到高维特征映射，再压缩回低维输出。这种机制允许在网络较浅的部分保留更多细节信息，从而提升性能[^4]。 - **线性瓶颈层:** 在每个倒残差块的末端使用线性激活函数来保持信息流稳定，防止因非线性操作导致的信息丢失。 --- ### 实现代码示例 以下是基于 PyTorch 的 MobileNet V2 模型加载与推理代码： ```python import torch from torchvision import models # 加载预训练的 MobileNet V2 模型 model = models.mobilenet_v2(pretrained=True) # 设置模型为评估模式 model.eval() # 创建随机输入张量 (模拟图像数据) input_tensor = torch.randn(1, 3, 224, 224) # 执行前向传播推理 with torch.no_grad(): output = model(input_tensor) print(output.shape) # 输出形状应为 [1, 1000] 对应 ImageNet 数据集中的类别数 ``` 此代码片段展示了如何利用 `torchvision` 中提供的接口快速加载并运行 MobileNet V2 预训练模型[^5]。 --- ### 使用场景分析 MobileNet V2 广泛应用于多种计算机视觉任务，例如图像分类、目标检测和语义分割等。其高效性和轻量化特性使其特别适合资源受限环境下的部署[^3]。具体来说，在 COCO 数据集中，MobileNet V2 被用作 SSD 单阶段检测器的基础特征提取器之一，并表现出良好的速度与精度权衡[^3]。 ---
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值