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移动端/嵌入式-CV模型-2018：MobelNets-v2
2022-08-08 09:11:00 【u013250861】
《MobileNets-v2原始论文：Mobilenetv2: Inverted residuals and linear bottlenecks》
在MobileNetV2中的Inverted Residuals正好与ResNet的bottleneck residual block相反，其结构形状是中间胖两头窄。
即：1、在可分离卷积的前面增加一个大小为1*1的卷积进行升维（Expansion layer）；2、将输入和输出的部分进行连接（residual connection）, 如下图所示（Inverted Residuals（中间大两头小））。
什么是Linear Bottlenck结构(Mobilenetv2提出)
由于DW、PW都是以Relu作为激活函数，且PW会做降维，再对低维特征做ReLU时会丢失很多信息，所以从高维向低维转换，使用ReLU激活函数可能会造成信息丢失或破坏（所以不使用非线性激活数函数），即在PW这一部分，我们不再使用ReLU激活函数而是使用线性激活函数，如下图。
参考资料：
轻量化网络——MobileNet
深度学习在图像处理中的应用（tensorflow2.4以及pytorch1.10实现）
轻量级网络-Mobilenet系列(v1,v2,v3)
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