MobileNet学习总结

1.mobilenet v1

参考下文即可，写的很好。

https://blog.csdn.net/t800ghb/article/details/78879612

自己的疑问：

（1）DW层，即Depth-Wise层，是否实际上就是一个3x3的一维卷积核？

2.mobilenet v2

参考下文。

https://blog.csdn.net/u011995719/article/details/79135818

自己的一些疑问：

（1）使用PW层，也就是1x1的卷积进行升维处理，使用6个1x1卷积核，这6个卷积核的值是线性的，这样得到的多维特征图按说也是线性的，这样有什么意义呢？

3.合并bn层的原理（merge bn）

一般带有bn层的结构为：卷积层-bn层-激活层（如ReLU）-池化层，合并bn层的思想是将bn层合并到邻近的卷积层，这样可以减少计算量，提升检测速度。推导如下：

参考：

https://blog.csdn.net/qq1145520074/article/details/79151948