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

我醉了呀,当我花一天翻译完后,发现已经网上已经有现成的了,而且翻译的比我好,哎,造孽呀,但是他写的是论文笔记,而我是纯翻译,能给读者更多的思想和理解空间,并且还有参考文献,也不错哈,反正翻译是写给自己看的 文章方向:语音分离, 论文地址:Conv-TasNet:超越理想的语音分离时频幅度掩蔽 博客地址:https://www.cnblogs.com/LXP-Never/p/14769751.html 论文代码:https://github.com/naplab/Conv-TasNet | htt

论文翻译:https://arxiv.53yu.com/abs/2009.13931 基于高效多任务卷积神经网络的残余回声抑制 摘要 在语音通信系统中,回声会降低用户体验,需要对其进行彻底抑制.提出了一种利用卷积神经网络实现实时残余回声抑制(RAES)的方法.在多任务学习的背景下,采用双语音检测器作为辅助任务来提高性能.该训练准则基于一种新的损失函数,我们称之为抑制损失,以平衡残余回声的抑制和近端信号的失真.实验结果表明,该方法能有效抑制不同情况下的残余回声. 关键字:残余回声抑制,卷积神经网络

自 2012 年 AlexNet 以来,卷积神经网络在图像分类.目标检测.语义分割等领域获得广泛应用.随着性能要求越来越高,AlexNet 已经无法满足大家的需求,于是乎各路大牛纷纷提出性能更优越的 CNN 网络,如 VGG.GoogLeNet.ResNet.DenseNet 等.由于神经网络的性质,为了获得更好的性能,网络层数不断增加,从 7 层 AlexNet 到 16 层 VGG,再从 16 层 VGG 到 GoogLeNet 的 22 层,再到 152 层 ResNet,更有上千层的 R

最近一段时间,重新研读了谷歌的mobilenet系列,对该系列有新的认识. 1.MobileNet V1 这篇论文是谷歌在2017年提出了,专注于移动端或者嵌入式设备中的轻量级CNN网络.该论文最大的创新点是,提出了深度可分离卷积(depthwise separable convolution). 首先,我们分析一下传统卷积的运算过程,请参考第一个动图或者这篇博客.可以看出,传统卷积分成两步,每个卷积核与每张特征图进行按位相成然后进行相加,此时,计算量为$D_F*D_F*D_K*D_K*M*N$

完整代码及其数据,请移步小编的GitHub地址 传送门:请点击我 如果点击有误:https://github.com/LeBron-Jian/DeepLearningNote 这里结合网络的资料和MobileNet论文,捋一遍MobileNet,基本代码和图片都是来自网络,这里表示感谢,参考链接均在后文.下面开始. MobileNet论文写的很好,有想法的可以去看一下,我这里提供翻译地址: 深度学习论文翻译解析(十七):MobileNets: Efficient Convolutional Ne

研究动机: 神经网络彻底改变了机器智能的许多领域,实现了超人的准确性.然而,提高准确性的驱动力往往需要付出代价:现代先进网络需要高度计算资源,超出许多移动和嵌入式应用的能力. 主要贡献: 发明了一个新的层模块, 具有线性瓶颈的倒置残差(inverted residual). 相关工作: 里面介绍了近来整个领域的发展概况, 看论文就看介绍的吧. 基本概念 深度可分离卷积 Depthwise Separable Convolutions = depthwise + pointwise 如果卷积核大小

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.

0. AlexNet 1. VGG VGG网络相对来说,结构简单,通俗易懂,作者通过分析2013年imagenet的比赛的最好模型,并发现感受野还是小的好,然后再加上<network in network>中的\(1*1\)卷积核,使得全文只在卷积网络的深度上做文章,从而得出了网络还是越深越好的结论 VGG 2. Inception 与VGG同期出来的有googlenet,该网络通过关注减少模型参数,而不降低模型性能的角度出发,设计出了inception结构,提出了googlenet: 然后g

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

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从LeNet到SENet——卷积神经网络回顾 从 1998 年经典的 LeNet,到 2012 年历史性的 AlexNet,之后深度学习进入了蓬勃发展阶段,百花齐放,大放异彩,出现了各式各样的不同网络,包括 LeNet.AlexNet.ZFNet.VGG.NiN.Inception v1 到 v4.Inception-ResNet.ResNet.WRN.FractalNet.Stochastic Depth.DenseNet.ResNeXt.Xception.SENet.SqueezeNet.N

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*

一.参数数量和理论计算量 1.定义 参数数量(params):关系到模型大小,单位通常为M,通常参数用 float32 表示,也就是每个参数占4个字节,所以模型大小是参数数量的 4 倍 理论计算量(FLOPs): 是 floating point operations 的缩写(注意 s 小写),可以用来衡量算法/模型的复杂度,这关系到算法速度,大模型的单位通常为 G,小模型单位通常为 M 通常只考虑乘加操作(Multi-Adds)的数量,而且只考虑 CONV 和 FC 等参数层的计算量,忽略 B