MobileNet v2 算法笔记

最新推荐文章于 2025-06-23 21:01:15 发布

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MobileNet V2是MobileNet V1的改进版，主要通过Linear Bottlenecks（去除非线性激活层减少信息丢失）和Inverted Residual blocks（维度先扩大再缩小）提升模型性能。论文提出在低维度空间中，线性层能更好地保持信息。实验表明，这种设计提高了模型的准确性并优化了资源利用。

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论文：Inverted Residuals and Linear Bottlenecks Mobile Networks for Classification, Detection and Segmentation
链接：https://128.84.21.199/abs/1801.04381
第三方代码（可用于在ImageNet数据集上训练）：https://github.com/miraclewkf/MobileNetV2-PyTorch

这篇文章提出的MobileNet V2是之前MobileNet V1的改进版。MobileNet V1中主要是引入了depthwise separable convolution代替传统的卷积操作，相当于实现了spatial和channel之间的解耦，达到模型加速的目的，整体网络结构还是延续了VGG网络直上直下的特点，具体可以参考博客：MobileNet。和MobileNet V1相比，MobileNet V2主要的改进有两点：1、Linear Bottlenecks。也就是去掉了小维度输出层后面的非线性激活层，目的是为了保证模型的表达能力。2、Inverted Residual block。该结构和传统residual block中维度先缩减再扩增正好相反，因此shotcut也就变成了连接的是维度缩减后的feature map。接下来分别介绍这两部分内容。

第一部分是Linear Bottlenecks
在MobileNet V1中除了引入depthwise separable convolution代替传统的卷积，还做了一个实验是用width multiplier参数来做模型通道的缩减，相当于给