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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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