MobileNet系列网络精度

最新推荐文章于 2025-03-31 15:04:16 发布
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文章详细解析了MobileNet系列如何解决传统CNN在移动设备上的内存和计算挑战，介绍了DepthwiseConvolution、参数可分离卷积、分组卷积等关键概念，以及MobileNetV1到V3的改进，包括SE模块和重新设计的激活函数。

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MobileNet系列网络精读

MobileNetV1

解决什么问题？

传统卷积神经网络，内存需求大，运算量大，导致无法在移动设备以及嵌入式设备上运行。

网络的亮点：

  1. DepthwiseConvolution(大大减少运算量和参数数量)
  2. 增加超参数α、β

三种卷积方式的对比：参数可分离卷积,传统卷积，分组卷积

传统卷积

image-20230323013217669

以3x3卷积核为例子，其计算量为:DK.DK.N.M.DF.DF

参数可分离卷积

参数可分离卷积相当于DW卷积+DP卷积

image-20230323013816486

DW卷积计算量DK.DK.M.DF.DF

PW卷积计算量M.N.DF.DF

与传统卷积计算量相比

image-20230323014351786

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m0_49998885
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