论文标题:MobileNetV2: Inverted Residuals and Linear Bottlenecks 论文作者:Mark Sandler Andrew Howard Menglong Zhu Andrey Zhmoginov Liang-Chieh Chen 论文地址:https://arxiv.org/pdf/1801.04381.pdf 参考的 MobileNetV2翻译博客:请点击我 (这篇翻译也不错:https://blog.csdn.net/qq_31531635/a…

0.      本文贡献点 本文的主要贡献点是一个构造了一个结构,称为the inverted residual with linear bottleneck.该结构与传统的residual block中维度先缩减后扩增相反,而是先将输入的低维feature map扩增到高维,然后用depthwise convolution方式做卷积运算,然后再使用一个线性的卷积将其映射到低维空间中. Depthwise Separable Convolutions原理可以参考这篇文章. 1.      Inv…

1.主要创新 1)提出了一种新的layer module:the inverted residual with linear bottleneck, 2)short connect被置于bottleneck层之间,比置于expanded层之间可以取得更好的效果 3)采用线性bottleneck层(即不同ReLU函数),因为非线性会破坏低维空间信息 4)使用ReLU6作为非线性函数,因为它在低精度计算时具有鲁棒性 2.网络结构 1)传统Residual block 先用1x1降通道过ReLU,再3…

1. 摘要 作者提出了一个新的网络架构 MobileNetV2,该架构基于反转残差结构,其中的跳跃连接位于较瘦的瓶颈层之间.中间的扩展层则利用轻量级的深度卷积来提取特征引入非线性,而且,为了维持网络的表示能力作者去除了较窄层的非线性激活函数. 2. 讨论和直觉 2.1. 深度可分离卷积 MobileNetV2 采用和 MobileNetV1 一样 3×3 大小的深度可分离卷积,相比标准卷积可以减少 8 到 9 倍的计算量. 2.2. 线性瓶颈结构 长期以来,人们一直认为神经网络中的兴趣流形(ma…

转载请注明出处: https://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/9410574.html 论文: MobileNetV2: Inverted Residuals and Linear Bottlenecks 网址: https://arxiv.org/abs/1801.04381 代码: 官方的tensorflow代码: https://github.com/tensorflow/models/tree/master/research/slim/nets/mobi…

from:https://blog.csdn.net/qq_14845119/article/details/73648100 Inception v1的网络,主要提出了Inceptionmodule结构(1*1,3*3,5*5的conv和3*3的pooling组合在一起),最大的亮点就是从NIN(Network in Network)中引入了1*1 conv,结构如下图所示,代表作GoogleNet 假设previous layer的大小为28*28*192,则, a的weights大小,1*…

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: 再通过 矩阵的广义逆矩阵 将 映射回2维空间: 对比 和 发现,当映射维度 时,数据坍塌:当 时,数据基本被保存.虽然这不是…

虽然很多CNN模型在图像识别领域取得了巨大的成功,但是一个越来越突出的问题就是模型的复杂度太高,无法在手机端使用,为了能在手机端将CNN模型跑起来,并且能取得不错的效果,有很多研究人员做了很多有意义的探索和尝试,今天就介绍两个比较轻量级的模型 mobile net 和 shuffle net. 在介绍这几个轻量型的网络之前,我们先来看看,为什么卷积神经网络的运算功耗这么大. 卷积神经网络,顾名思义,就是会有很多的卷积运算,而卷积神经网络中,最费时间的就是其中的卷积运算.我们知道,一张 h×w"…

本文来自<MobileFaceNets: Efficient CNNs for Accurate Real-Time Face Verification on Mobile Devices>,时间线为2018年4月.是北京交通大学和握奇数据公司的作品. 人脸发展至今,效果相比传统方法有了很大的提升,然而受限于机器资源和实时性部署等需求,需要考虑诸如MobileNet等网络的使用. 0 引言 在越来越多的手机和嵌入式设备上,人脸验证变成越来越流行的一个认证技术.然而,现在高准确度的人脸验证模型都…

本文来自<MobiFace: A Lightweight Deep Learning Face Recognition on Mobile Devices>,时间线为2018年11月.是作者分别来自CMU和uark学校. 0 引言 随着DCNN的普及,在目标检测,目标分割等领域都有不小的进步,然而其较高准确度背后却是大量的参数和计算量.如AlexNet需要61百万参数量,VGG16需要138百万参数量,Resnet-50需要25百万参数量.Densenet190(k=40)需要40百万参数量.…