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Mobile Net V1MobileNet结构Depthwise Separable Convolution这个结构是整个MobileNetV1的精髓所在了，之后借鉴的论文大多数把这个结构称之为DWconv。该结构的图示如下：下述的DkD_kDk​表示核的大小；DFD_FDF​表示输入特征图的Size（一般都是正方形，非正方形的计算方式是一样的）；M表示输入的通道数；N表示输出的通道...

写在前面ShuffleNet是旷视提出的两个轻量级网络，目前来看应该是除了ThunderNet之外最快的轻量级网络了。这里主要对两个版本的论文进行阅读整理。 ShuffleNet V1Group Convolution这算是整个ShuffleNet的优化核心，Group Convolution操作早在AlexNet的时候就被拿来进行速度的优化了，其运算的过程可以参考这里，简单...

写在前面最近算是好不容易抽时间把这两个论文看完了，总体来说收获还是很多的，以下是自己的一些理解和整理。SE-NetSE-Net的整体思路引入了注意力的思想，即对于每个通道，用一个权重来表示该通道在下一阶段的重要性；做成了一个插入式的模块，十分方便与各个基础网络的结合。 Introduction部分这段文章中作者总结了神经网络的有点，就是...

AI-IMU Dead-Reckoning Martin论文出处论文：https://arxiv.org/abs/1904.06064代码：https://github.com/mbrossar/ai-imu-dr 整体介绍a. 本文主要提出了一种方法，能够仅仅使用IMU的航位推算得到较为精准的轨迹，如下图所示：b. 该方法只适用于像汽车一样只能向前跑的系统，因为这样的系...

ThunderNet论文出处论文：https://arxiv.org/abs/1903.11752 整体介绍ThunderNet首先是一个two-stage的目标检测网络，其最大的特点是速度能够媲美one-stage网络。论文对backbone net和head net进行了较为深入的分析和对比；提出来CEM和SAM模块；网络的整体结构如下： Back...