MobileNet

Mobile-Former: Bridging MobileNet and Transformer详解

1.解决问题实现transformer全局特征与CNN局部特征的融合，在较低的成本内，创造一个高效的网络2.创新点论文中提出了Mobile-Former，一个并行设计的MobileNet和transformer
樱花的浪漫·2022-11-03 08:47

使用MobileNetv2实现图像分类

本次分享小Mi给大家介绍一个神经网络模型Mobilenet_V2。该模型骨骼精奇，独特的网络结构设计可以减少训练过程中的计算次数和对内存的占用，下面我们一起探讨学习下。MindS
小乐快乐·2022-11-02 15:11

【深度学习】轻量化CNN网络MobileNet系列详解

MobileNet系列目前总共有三个版本，分别是MobileNetv1、MobileNetv2和MobileNetv3。作为学习轻量化网络的必经之路，本文重点对MobileNet系列网络进行阐述。
风度78·2022-11-02 08:51

Searching for MobileNetV3翻译

(26条消息)SearchingforMobileNetV3-行业报告文档类资源-CSDN文库探索MobileNetV3摘要我们提出了基于互补搜索技术下一代MobileNet，并设计了新的网络结构。
长沙有肥鱼·2022-11-02 08:50

笔记：AI芯片的算法优化II

1.卷积分解方法这种方法的代表模型是谷歌提出的MobileNet，它将标准卷积分解为深度卷积(DepthwiseConvolution)和逐点卷积(BitwiseConvolution)。
牧羊女说·2022-10-31 21:22

MobileNet V1&V2 学习笔记

MobileNetV1&V2引言随着深度学习的发展，卷积神经网络变得越来越普遍。当前发展的总体趋势是，通过更深和更复杂的网络来得到更高的精度，但是这种网络往往在模型大小和运行速度上没多大优势。一些嵌入式平台上的应用比如机器人和自动驾驶，它们的硬件资源有限，就十分需要一种轻量级、低延迟（同时精度尚可接受）的网络模型，这就是本文的主要工作。毕竟消费类产品很多是嵌入式的终端产品，而且嵌入式芯片的计算性能
inihor·2022-10-25 17:33

【文献笔记】【精读】MobileNet V1

文章目录1论文结构2研究的问题3文献综述3.1当前（2017）已有的DNN的问题3.2当前已有的网络轻量化的方法4MobileNet简介4.1本网络创新点4.2本网络优点5MobileNet详解5.1thecorelayers
ndwuhuangwei·2022-10-25 17:33

MobileNet系列(1) :MobileNet V1网络详解

MobileNet网络是由google团队在2017年提出的，专注于移动端或者嵌入式设备中的轻量级CNN网络。相比传统卷积神经网络，在准确率小幅降低的前提下大大减少模
@BangBang·2022-10-25 17:32

万字长文搞懂MobileNetv1模型

MobileNetv1论文详解MobileNet论文的主要贡献在于提出了一种深度可分离卷积架构（DW+PW卷积），先通过理论证明这种架构比常规的卷积计算成本（Mult-Adds）更小，然后通过分类、检测等多种实验证明模型的有效性
嵌入式视觉·2022-10-25 17:31

MobileNet V1 V2系列学习笔记

MobileNet系列详解MobileNetV11.主要贡献提出了深度可分离卷积结构，大大减小了计算量和模型的大小。
ToLiveXX·2022-10-25 17:01

MobileNet V1 理论理解

MobileNet网络，专注于移动端或者嵌入式设备中的轻量级CNN网络。相比传统卷积神经网络，在准确率小幅降低的前提下大大减少模型参数与运算量。
我真帅66·2022-10-25 17:01

MobileNet网络结构详解

下图展示了传统卷积与DW卷积的差异，在传统卷积中，每个卷积核的channel与输入特征矩阵的channel相等（每个卷积核都会与输入特征矩阵的每一个维度进行卷积运算）。而在DW卷积中，每个卷积核的channel都是等于1的（每个卷积核只负责输入特征矩阵的一个channel，故卷积核的个数必须等于输入特征矩阵的channel数，从而使得输出特征矩阵的channel数也等于输入特征矩阵的channel
有温度的AI·2022-10-25 16:29

轻量级网络之mobilenet_v1详解

轻量级网络之mobilenet_v1详解前言：学习网络结构有一段时间了，记录下mobilenet_v1的结构论文地址：https://arxiv.org/pdf/1704.04861.pdf一、mobilenet_v1
excelNo1·2022-10-25 16:27

MobileNet网络详解

MobileNet网络结构是一款轻量级的移动终端神经网络，到目前为止有V1和V2两个版本。
DLANDML·2022-10-25 16:27

【论文详解】MobileNet_v1(2017)

论文信息题目：MobileNets:EfficientConvolutionalNeuralNetworksforMobileVisionApplications代码：TF源码，PyTorch复现2简介MobileNet
小鹏聊智驾·2022-10-25 16:57

MobileNet_v1详解

一、背景介绍  自2012年AlexNet问世以来，CNN被设计得越来越深，越来越复杂，对硬件的要求也就随之提高，而且这些大型网络都是以准确率为导向设计的，很少考虑到效率的优化。但是在实际生活的一些应用中（比如自动驾驶、增强现实等），不仅硬件受限制，而且注重效率，所以越来越多的人开始研究小巧而高效的网络。  当时（2017年）的研究方向可以分为两种，一是压缩复杂网络的预训练模型，二是直接设计并训练
木瓜强·2022-10-25 16:57

MobileNet(V1,V2,V3)网络结构详解与模型的搭建

而本文要讲的MobileNet网络就是专门为移动端，嵌入式端而设计。MobileNetv1网络中的亮点1.DeptwiseConvolution(大大减少运算量和参数数量)2.增加超参数a,b(形似)
binlin1209·2022-10-25 16:56

【轻量级网络】MobileNet-v1详解

论文：《MobileNets:EfficientConvolutionalNeuralNetworksforMobileVisionApplications》论文链接：https://arxiv.org/abs/1704.04861概述卷积神经网络（CNN）已经普遍应用在计算机视觉领域，并且已经取得了不错的效果。为了追求分类准确度，模型深度越来越深，模型复杂度也越来越高，如深度残差网络（ResNe
姚路遥遥·2022-10-25 16:26

MobileNet v1 结构详解

MobileNetv1主要提出的是深度可分离卷积，卷积计算时间可缩短8~9倍。论文参考链接正常的卷积是这样的，输入Featuremap,记作F，size为DfxDfxM,Df是长和宽，M是channel然后卷积核是Kernel,记作K，size为DkxDkxMxN解释一下，这里的DkxDkxM和F是相同的channel卷出来的长和宽是(Df/Dk+1),channel是1，然后纵向有N个这样的叠加
蓝羽飞鸟·2022-10-25 16:25

(big佬）（mobilenet系列简介）睿智的目标检测47——Keras 利用mobilenet系列（v1,v2,v3）搭建yolov4目标检测平台

原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_44791964/article/details/107359153?ops_request_misc=%257B%2522request%255Fid%2522%253A%2522163946123316780264096618%2522%252C%2522scm%2522%253A%252220140713.130102334
薛定谔的炼丹炉！·2022-10-25 07:20

SSD程序

caffe-MobileNet-ssd训练及测试并训练自己的数据集-灰信网（软件开发博客聚合）(freesion.com)SSD算法详解_ytusdc的博客-CSDN博客_ssd算法GitHub-weiliu89
qq_32790593·2022-10-24 17:30

卷积神经网络(二)——AlexNet,VGGNet,ResNet,InceptionNet,MobileNet

目录一.模型的演变与进化二.AlexNet介绍1.AlexNet的特点2.dropout:三.VGGNet1.网络结构(1)更深(2)多使用3*3的卷积核(3)视野域：（4）1*1的卷积层可以看做是非线性变换（5）每经过一个pooling层，通道数目翻倍2.VGGNet从11层增至19层（1）LRN:局部归一化（2）为什么一般在靠后的一些层次中加卷积层3.训练技巧(1)递进式训练(2)多尺度输入四
zhao_crystal·2022-10-21 15:22

Xilinx DPU 新玩法，加速 AI 应用落地

它包含一组高度优化的指令，并支持大多数卷积神经网络，例如VGG、ResNet、GoogLeNet、YOLO、SSD、MobileNet、FPN等，可将DPUIP作为一个模块集成到所选Zynq®-7000SoC
米尔MYIR·2022-10-14 18:55

万字长文搞懂RepVGG模型

在低算力设备上，可能不如MobileNet和ShuffleNet系列适用。背景知识VGG和Res
唐奋·2022-10-12 07:23

CNN网络优化学习总结——从MobileNet到ShuffleNet

摘要最近出了一篇旷视科技的孙剑团队出了一篇关于利用ChannelShuffle实现的卷积网络优化——ShuffleNet。我关注了一下，原理相当简单。它只是为了解决分组卷积时，不同featuremaps分组之间的channels信息交互问题，而提出ChannelShuffle操作为不同分组提供channels信息的通信的渠道。然而，当我读到ShuffleNetUnit和NetworkArchite
普通网友·2022-10-06 22:19

量化版——TensorFlow-Slim图像分类Mobilenet模型并移植至安卓客户端

TensorFlow-Slim图像分类Mobilenet量化模型并移植至安卓客户端1.配置2.准备工作2.1下载2.1.1下载models-1.12.02.1.2下载模型2.1.3下载tensorflow-r1.13
王二小、·2022-10-01 07:40

MobileNet 系列：从V1到V3

MobileNet系列：从V1到V3转自：轻量级神经网络“巡礼”（二）——MobileNet，从V1到V3自从2017年由谷歌公司提出，MobileNet可谓是轻量级网络中的Inception，经历了一代又一代的更新
Adenialzz·2022-09-28 12:11

深度学习与计算机视觉教程(10) | 轻量化CNN架构 (SqueezeNet,ShuffleNet,MobileNet等)（CV通关指南·完结）

作者：韩信子@ShowMeAI教程地址：https://www.showmeai.tech/tutorials/37本文地址：https://www.showmeai.tech/article-detail/269声明：版权所有，转载请联系平台与作者并注明出处收藏ShowMeAI查看更多精彩内容前言卷积神经网络的结构优化和深度加深，带来非常显著的图像识别效果提升，但同时也带来了高计算复杂度和更长的
ShowMeAI·2022-09-24 03:40

OSNet：Omni-Scale Feature Learning for Person Re-Identification（论文阅读笔记）

CVPR2019的文章，作者自己根据Reid任务重新设计了一种新的网络结构，比较轻便，对比shuffleNet，mobileNet，SqueezeNet等具有更好的性能。
酉意铭·2022-09-23 22:11

华为GhostNet

近几年来有各种移动端网络架构设计，大部分都是从减少卷积计算量的思路出发，谷歌出品的Mobilenet系列是提出了「Depthwise+Pointwise卷积」来减少计算量，旷视则是提出「通道混洗」，利用转置操作
just-solo·2022-09-15 14:27

7个维度全面评测mobilenet/shufflenet/ghostnet

目录结构1、轻量级网络概述2、官方数据对比2、实验对比3、实验结论如果嫌累，直接跳到第三部分，看实验结论1、轻量级网络概述常规的CNN推理，由于需要很大的计算量，很难应用在移动端，物联网等资源受限的场景中。只有通过复杂的裁剪，量化才有可能勉强部署到移动端。从Squeezenet，MobileNetv1开始，CNN的设计开始关注资源受限场景中的效率问题。经过几年的发展，目前比较成熟的轻量级网络有：g
DL-Practise·2022-09-15 14:26

三星提出XFormer | 超越MobileViT、DeiT、MobileNet等模型

点击上方“计算机视觉工坊”，选择“星标”干货第一时间送达作者丨ChaucerG来源丨集智书童ViT的最新进展在视觉识别任务中取得了出色的表现。卷积神经网络(CNN)利用空间归纳偏差来学习视觉表示，但这些网络是空间局部的。ViTs可以通过其self-attention机制学习全局表示，但它们通常是heavy-weight的，不适合移动设备。在本文中提出了CrossFeatureAttention(X
Tom Hardy·2022-09-07 10:38

MobileViT：挑战MobileNet端侧霸主

论文：《MobileViT:Light-weight,General-purpose,andMobile-friendlyVisionTransformer》轻量级的CNN在移动视觉任务中非常有用，通过卷积层的局部感知功能，可以让CNN网络模型在不同的视觉任务中以较少的参数学习表征。不过值得注意的是，CNN类型结构的网络模型在空间上是局部建模的，也就是主要对局部特征进行感知提取。如果想要学习全局表
ZOMI酱·2022-09-07 10:06

06-迁移学习：用基于 ImageNet 训练的权重的 MobileNet V2 模型进行猫狗分类

文章目录1.数据预处理1.1数据下载2.从预训练卷积网络创建基础模型3.特征提取3.1冻结卷积基3.2添加分类头3.编译模型4.训练模型5.微调5.1解冻模型的顶层5.2编译模型5.3继续训练模型6.评估和预测7.总结迁移学习把之前学到的知识，应用到新的问题上，给出较好的解决方法。本文的例子是基于模型的迁移，就是重新利用模型里的参数。该类方法在神经网络里面用的特别多，因为神经网络的结构可以直接进行
美式咖啡不加糖x·2022-09-01 11:59

轻量级神经网络算法系列文章-MobileNet v3

4.轻量级神经网络算法目录轻量级神经网络算法4.1各轻量级神经网络算法总结对比4.2SqueezeNet4.3DenseNet4.4Xception4.5MobileNetv14.6IGCV4.7NASNet4.8CondenseNet4.9PNASNet4.10SENet4.11ShuffleNetv14.12MobileNetv24.13AmoebaNet4.14IGCV24.15IGCV34
Mr.小梅·2022-08-31 19:26

轻量级神经网络算法-MobileNet v1

4.轻量级神经网络算法目录轻量级神经网络算法4.1各轻量级神经网络算法总结对比4.2SqueezeNet4.3DenseNet4.4Xception4.5MobileNetv14.6IGCV4.7NASNet4.8CondenseNet4.9PNASNet4.10SENet4.11ShuffleNetv14.12MobileNetv24.13AmoebaNet4.14IGCV24.15IGCV34
Mr.小梅·2022-08-31 19:55

轻量级神经网络算法系列文章-MobileNet v2

4.轻量级神经网络算法目录轻量级神经网络算法4.1各轻量级神经网络算法总结对比4.2SqueezeNet4.3DenseNet4.4Xception4.5MobileNetv14.6IGCV4.7NASNet4.8CondenseNet4.9PNASNet4.10SENet4.11ShuffleNetv14.12MobileNetv24.13AmoebaNet4.14IGCV24.15IGCV34
Mr.小梅·2022-08-31 19:55

轻量级CNN网络高效设计准则-ShuffleNet v2学习记录

一些网络模型如MobileNet_v1,v2，ShuffleNetv1,Xception采用了分组卷积，深度可分离卷积等操作，这些操作在一定程
胖虎记录学习·2022-08-31 19:24

轻量级网络----SqueezeNet、MobileNet系列、ShuffleNet、

简单过一下哈fromscratchSqueezeNet《SqueezeNet：AlexNet-levelaccuracywith50xfewerparametersandpaper:https://arxiv.org/pdf/1602.07360.pdfcode:https://github.com/DeepScale/SqueezeNet特点：Replace3x3filterswith1x1fi
yy迷小迭·2022-08-31 19:21

MicroNet：一种轻量级神经网络架构

MicroNet：一种轻量级神经网络架构模型效果：一个比mobilenet更轻量级的神经网络架构，效果：模型架构：代码架构如下，其实代码已经开源，模型架构就没有什么用了。直接看代码就一目了然。
KPer_Yang·2022-08-30 07:30

Fruit-Dataset水果数据集+水果分类识别训练代码(支持googlenet, resnet, inception_v3, mobilenet_v2)

Fruit-Dataset水果数据集+水果分类识别训练代码(支持googlenet,resnet,inception_v3,mobilenet_v2)目录Fruit-Dataset水果数据集+水果分类识别训练代码
PKing666666·2022-08-28 07:30

Python深度学习之Unet 语义分割模型(Keras)

目录前言一、什么是语义分割二、Unet1.基本原理2.mini_unet3.Mobilenet_unet4.数据加载部分参考前言最近由于在寻找方向上迷失自我，准备了解更多的计算机视觉任务重的模型。
·2022-08-23 11:16

深度学习面试题——深度学习的技术发展史

讲一下mobileNet系列，ResNet系列说说目标检测的发展讲一下目
冰露可乐·2022-08-23 07:35

backbone核心详解系列——RepVGG

在低算力设备上，可能不如MobileNet和ShuffleNet系列适用。主要借鉴了ACNet
TigerZ*·2022-08-23 07:20

卷积神经网络基础知识五（mobilenet）

一.简单介绍1.1绪论论文下载地址：MobileNets:EfficientConvolutionalNeuralNetworksforMobileVisionApplicationshttps://link.zhihu.com/?target=https%3A//arxiv.org/abs/1704.04861v1MobileNetV2:InvertedResidualsandLinearBot
啊还没想好·2022-08-21 14:56

神经网络--轻量级分类网络回顾

目录一、简介二、轻量级网络1.mobileNet1.1mobileNetV11.2mobileNetV21.3mobileNetV32.shuffleNet3.squeezeNet三、参数量介绍1.时间复杂度
sprd_xiaoqi·2022-08-16 17:56

轻量化网络ShuffleNet MobileNet v1/v2/v3( MobileNet)学习笔记

轻量化网络ShuffleNetMobileNetv1/v2学习笔记部分取自（giantpandacv公众号）在学习这两部分之前，大家应该要懂一个卷积操作，分组卷积和深度可分离卷机。其实他们的原理差不多，我在这里就不详细讲了，不清楚的同学可以查看我的这篇博文这篇博文几乎涵盖了现在神经网络中大部分的卷积的骚操作，看完以后相信你就会茅塞顿开的。MobileNetv1文章链接Mobilenetv1是Goo
just-solo·2022-08-16 17:55

轻量级网络：MobileNet V2

MobileNetV1用一句话总结就是：MobileNetV1就是把VGG中的标准卷积层换成深度可分离卷积就可以了。其核心思想是采用深度可分离卷积操作。在相同的权值参数数量的情况下，相较标准卷积操作，可以减少数倍的计算量，从而达到提升网络运算速度的目的。首先利用3×3的深度可分离卷积提取特征，然后利用1×1的卷积来扩张通道。用这样的block堆叠起来的MobileNetV1既能较少不小的参数量、计
那年聪聪·2022-08-16 17:24

经典论文-MobileNet V1论文及实践

2017-MobileNetV1MobileNets:EffificientConvolutionalNeuralNetworksforMobileVisionApplicationsMobileNets:用于移动视觉应用的高效卷积神经网络作者：AndrewG.Howard,MenglongZhu,BoChen,DmitryKalenichenko,WeijunWang,TobiasWeyand,
uncle_ll·2022-08-11 07:56

CV+Deep Learning——网络架构Pytorch复现系列——classification(三：MobileNet，ShuffleNet)

上一话CV+DeepLearning——网络架构Pytorch复现系列——classification(二：ResNeXt，GoogLeNet，MobileNet)https://blog.csdn.net
游客26024·2022-08-10 07:07
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