MobileNet系列就属于第二种情况。 MobileNet V1核心在于使用深度可分离卷积取代了常规的卷积。...MobileNet V2在MobileNet V1的基础山进行了如下改进： 去掉了bottleneck的非线性激活层 使用Inverted residual block 深度可分离卷积 深度可分离卷积可分为两部分...作者认为当将数据映射的高维空间维度不足时，非线性激活函数的使用会使得数据特征大量丢失，因此在其设计的\(MobileNet V2\)版中，在\(bottleneck\)构造块的最后使用了线性激活函数取代了非线性激活...\(MobileNet V2\)使用的残差连接结构如下： ?...\(MobileNet \ V2\)的构造块如下图： ? 模型的配置如下： ?
MobileNet是针对移动端优化的卷积，所以当需要压缩模型时，可以考虑使用MobileNet替换卷积。...下面我们开始学习MobileNet原理，并且先通过Tensorflow函数接口实现MobileNet，再手写python代码实现MobileNet。...原理 MobileNet是用于替换普通卷积，相比普通卷积，MobileNet参数更少，计算速度更快。...根据我的经验，普通100M的网络模型，将所有卷积替换成mobilenet后，能降到20M以下，计算速度更是不在一个量级。...2 Tensorflow中使用MobileNet 在Tensorflow中，有depthwise对应的函数接口，直接调用就可以了。
深度可分离卷积(Depth Separable Convolution) MobileNetV2 提出了一个适合移动端架构的高效神经网络结构：深度可分离卷积。...到此，优化网络架构的思路也出来了：通过在卷积模块中后插入linear bottleneck来捕获兴趣流行。 实验证明，使用linear bottleneck可以防止非线性破坏太多信息。...模型架构（Model Architecture） MobileV2 架构包含具有 32 个滤波器的初始卷积层，基本单元 bootleneck 就是Inverted residuals 模块，所用到的 tricks
本文的主角MobileNet属于后者，其是Google最近提出的一种小巧而高效的CNN模型，其在accuracy和latency之间做了折中。 下面对MobileNet做详细的介绍。...二 MobileNet的一般结构： 前面讲述了depthwise separable convolution，这是MobileNet的基本组件，但是在真正应用中会加入batchnorm，并使用ReLU...表1 MobileNet的网络结构 MobileNet的网络结构如表1所示。...表2 MobileNet网络的计算与参数分布 ?...表3 MobileNet与GoogleNet和VGG16性能对比 三 MobileNet 瘦身: 前面说的MobileNet的基准模型，但是有时候你需要更小的模型，那么就要对MobileNet瘦身了。
这就是华为诺亚方舟实验室提出的新型端侧神经网络架构GhostNet。...其架构如下图所示，与ResNet中的基本残差块（Basic Residual Block）类似，集成了多个卷积层和shortcut。 ?...研究团队表示，这里的架构只是一个基本的设计参考，进一步的超参数调整或基于自动架构搜索的Ghost模块将进一步提高性能。...ImageNet分类任务超过谷歌MobileNet 如此思路设计出来的神经网络架构，性能到底如何？研究团队从各个方面验证。...因此，研究团队表示，GhostNet总体上胜过其他最新模型，例如谷歌MobileNet系列，ProxylessNAS，FBNet和MnasNet等等。
CNN网络，论文名称《ShuffleNet： An Extremely Efficient Convolutional Neural Network for Mobile Devices》，目标是改造网络架构使其能应用在移动设备上...MobileNet，它是专用于移动和嵌入式视觉应用的卷积神经网络，是基于一个流线型的架构，使用深度可分离的卷积来构建轻量级的深层神经网络。...7.3 MobileNet V2基础模块 使用上述的方法对 MobileNet 的基础模块进行改进，得到如下所示的 MobileNet V2 基础模块： 图片 8.MobileNet V3 在 MobileNet...深度学习与CV教程(6) | 神经网络训练技巧 (上) 深度学习与CV教程(7) | 神经网络训练技巧 (下) 深度学习与CV教程(8) | 常见深度学习框架介绍 深度学习与CV教程(9) | 典型CNN架构...(Alexnet, VGG, Googlenet, Restnet等) 深度学习与CV教程(10) | 轻量化CNN架构 (SqueezeNet, ShuffleNet, MobileNet等) 深度学习与
图1 在本文中，作者将设计范式从串联向并联转变，提出了一种新的MobileNet和Transformer并行化，并在两者之间建立双向桥接(见图)。...将其命名为Mobile-Former，其中Mobile指MobileNet, Former指transformer。...Mobile-Former是MobileNet和Transformer的并行设计，中间有一个双向桥接。这种结构利用了MobileNet在局部处理和Transformer在全局交互方面的优势。...3.3 网络配置说明 1 架构 表1显示了在294M FLOPs上的Mobile-Former架构，它以不同的输入分辨率堆叠11个Mobile-Former块。...这些Mobile-Former模型的网络架构细节如下表。
preface MobileNet V1 class MobileNet(nn.Module): def __init__(self): super(MobileNet, self...x): x = self.model(x) x = x.view(-1, 1024) x = self.fc(x) return x MobileNet...x = self.features(x) x = x.mean([2, 3]) x = self.classifier(x) return x MobileNet
1 CKPT模型转换pb文件 使用上一篇博客《MobileNet V1官方预训练模型的使用》中下载的MobileNet V1官方预训练的模型《MobileNet_v1_1.0_192》。...import tensorflow as tf from mobilenet_v1 import mobilenet_v1,mobilenet_v1_arg_scope import numpy as...np slim = tf.contrib.slim CKPT = 'mobilenet_v1_1.0_192.ckpt' def build_model(inputs): with...slim.arg_scope(mobilenet_v1_arg_scope(is_training=False)): logits, end_points = mobilenet_v1...执行上面代码后，在目录“model”中得到文件mobilenet_v1_1.0_192.pb。
使用SSD-MobileNet训练模型 因为Android Demo里的模型是已经训练好的，模型保存的label都是固定的，所以我们在使用的时候会发现还有很多东西它识别不出来。...下面就是使用SSD-MobileNet训练模型的方法。...Github上下载/克隆TensorModels，后面的操作都要在这个目录下执行 下载数据集(数据集应该是自己制作的，制作数据集需要用到一些工具，另外介绍)，我们使用VOC2012数据集 下载SSD-MobileNet...然后打开配置文件ssd_mobilenet_v1_pets.config，把num_classes改为20 配置默认训练次数num_steps: 200000，我们根据自己需要改，注意这个训练是很慢的，.../research/object_detection/ssd_model/ssd_mobilenet/model.ckpt" 完成之后，就可以训练模型了 python object_detection/
简介 虽然MobileNets在结构上与VGGNet类似，属于简单的流线型架构。...MobileNet除了第一层为全卷积层，其余层均为深度可分离卷积。...而MobileNet就是用来解决参数小和计算开销大的，采用的方法叫做深度可分离卷积。...算法结构 MobileNet的结构 MobileNet结构的定义如上图所示，除了最后的全连接层直接进行softmax分类，其余所有层之后都是批量正则化（BN层）和作为非线性激活函数的线性整流函数（ReLU...左图是标准卷积，右图是深度可分离卷积 MobileNet（V1）的精髓其实就是深度可分离卷积。 深度可分离卷积 MobileNet模型的核心就是深度可分离卷积，它是因式分解卷积的一种。
MobileNet描述了一个高效的网络架构，允许通过两个超参数直接构建非常小、低延迟、易满足嵌入式设备要求的模型。...本文提出的MobileNet网络架构，允许模型开发人员专门选择与其资源限制(延迟、大小)匹配的小型模型，MobileNets主要注重于优化延迟同时考虑小型网络，从深度可分离卷积的角度重新构建模型。...实验部分将MobileNet与许多先进模型做对比，展现出MobileNet的在尺寸、计算量、速度上的优越性。...现代计算架构的Cache预取机制更擅长存储密集型的数据读取，大多的密集型数据会带来高昂的计算量，因此我们希望数据稀疏一些，来减少计算量。...而韩松的工作相当于放弃了现代计算架构访存的优势，打算将这个问题转用专用的稀疏访存硬件解决，毕竟计算量是有本质上的下降。
文章来源: https://medium.com/@CinnamonAITaiwan/cnn%E6%A8%A1%E5%9E%8B-resnet-mobilenet-densenet-shufflenet-efficientnet...CNN模型比较 CNN经典架构 要了解最新模型的优势，有一些架构的基本观念还是得先认识，下面就让我们来看看：Inception、残差网络、Depthwise Separable Convolution的观念...convolution就是源于MobileNet，而SqueezeNet的原理与Inception非常类似在这就先不多加赘述。...而在ShuffleNet中，Group Convolution一样有通道不流通的问题(参考下图，与Depthwise非常类似)，然而不同于MobileNet使用Pointwise convolution...ShufflenetV1以及ShufflenetV2，(a) V1基本架构、(b)带有downsampling的V1架构、© V2基本架构、(d)带有downsampling的V2架构 下方代码为大家示范如何搭建一个
首先用Mobilenet分类狗的图片，然后演示一张不能正确分类的蓝雀图片，然后用迁移学习和Mobilenet重新训练，使这张图片得到正确分类。...Mobilenet采用轻量级架构，会用它进行训练。它使用深度可分离卷积操作，意思是说其采用的是单通道卷积操作，而不是混合三种颜色然后进行扁平化操作。其具有过滤输入通道的效果。...逐点卷积和深度卷积的区别 Mobilenet的整体架构是这样的，其中包含30层： 步长2的卷积层 深度卷积 逐点卷积层使通道数翻倍 步长为2的深度卷积层 逐点卷积层使通道数翻倍等 等等 ?...Mobilenet 完整架构 其维护成本很低，因而性能速度都很好。目前也有一些受青睐的预训练模型，模型的大小可在适应内存或磁盘上，与所用到的参数成正比。...山雀 我们调一下 Mobilenet 的架构，然后重新训练顶部几层，进行迁移学习。 要达成这个，拿一些图片来训练这个模型。这里会让模型学习蓝雀和乌鸦。
MobileNet是Google提出的一种使用深度可分离卷积(Depthwise Separable Convolution)构建的、更加适合移动端和嵌入式应用的轻量级神经网络。...与Resnet类似，经过几个版本的迭代，MobileNet已经成为神经网络领域的基础设施。...从结果看，相比于GoogleNet、VGG16等模型，MobileNet在Accuracy几乎持平的情况下，在计算量和模型参数数量都获得了明显下降。...深度可分离卷积(Depthwise Separable Convolution) MobileNet的模型参数和计算量下降都受益于Depthwise Separable Convolution方法。...MobileNet网络结构 MobileNet单层Layer的结构如下图右侧图所示,共有28层(不计最后的Fully Connect Layer和SoftMax Layer)。
一般卷积计算量 2.2 深度可分离卷积计算量 2.3 网络结构 3 PyTorch实现 本来计划是想在今天讲EfficientNet PyTorch的，但是发现EfficientNet是依赖于SENet和MobileNet...两个网络结构，所以本着本系列是给“小白”初学者学习的，所以这一课先讲解MobileNet，然后下一课讲解SENet，然后再下一课讲解EfficientNet，当然，每一节课都是由PyTorch实现的。...1 背景 Mobile是移动、手机的概念，MobileNet是Google在2017年提出的轻量级深度神经网络，专门用于移动端、嵌入式这种计算力不高、要求速度、实时性的设备。...self.bn1(self.conv1(x))) out = F.relu(self.bn2(self.conv2(out))) return out class MobileNet...MobileNet就差不多完事了，下一节课为SENet的PyTorch实现和详解。 - END -
选自Medium 作者：Yusuke Uchida 机器之心编译 参与：Nurhachu Null、王淑婷 在本文中，作者对高效 CNN 模型（如 MobileNet 及其变体）中常用的组成模块进行了概述...MobileNet-v2 MobileNet-v2[9] 使用的是与 ResNet 中具有瓶颈结构的残差单元相似的模块结构：改进版的残差单元，其中 conv3x3 被 depthwise 卷积代替了。...如上图所示，通过对组成模块重新排序，并且与 MobileNet-v1 (可分离) 相比，我们可以看见这个结构是如何运作的（这个重新排序并不会改变总体的模型结构，因为 MobileNet-v2 是这个模块的堆叠...FD-MobileNet 最后，作者将介绍一下快速下采样 MobileNet（FD-MobileNet）[10]。与 FD-MobileNet 相比，这个模型中的下采样在较浅层执行。...原文链接：https://medium.com/@yu4u/why-mobilenet-and-its-variants-e-g-shufflenet-are-fast-1c7048b9618d
基于mobileNet实现狗的品种分类 一、数据集介绍 二、实战 2.1 数据预处理 2.1.1 第1步：对labels标签的预处理 2.1.2 第2步：对图片数据的预处理 2.2 迁移学习、模型微调
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。成为了学习轻量级网络的必经之路。 MobileNet V1 ?...那么，真的是MobileNet“抄袭”了Xception吗？其实并不是的，在Xception v1版本论文当中有这样的一句话： ? 而这个Andew Howard是谁呢？...由于空间可分离卷积不在MobileNet的范围内，就不说了。 深度可分离卷积 ? 深度可分离卷积就是将普通卷积拆分成为一个深度卷积和一个逐点卷积。 我们先来看一下标准的卷积操作： ?...MobileNet的网络结构如上图所示。首先是一个3x3的标准卷积，s2进行下采样。然后就是堆积深度可分离卷积，并且其中的部分深度卷积会利用s2进行下采样。
下载网络结构及模型 1.1 下载MobileNet V1定义网络结构的文件 MobileNet V1的网络结构可以直接从官方Github库中下载定义网络结构的文件，地址为：https://raw.githubusercontent.com.../tensorflow/models/master/research/slim/nets/mobilenet_v1.py 1.2 下载MobileNet V1预训练模型 MobileNet V1预训练的模型文在如下地址中下载...构建网络结构及加载模型参数 2.1 构建网络结构 在1.1小节中下载mobilenet_v1.py文件后，使用其中的mobilenet_v1函数构建网络结构静态图，如下代码所示。...import tensorflow as tf from mobilenet_v1 import mobilenet_v1,mobilenet_v1_arg_scope slim = tf.contrib.slim...import tensorflow as tf from mobilenet_v1 import mobilenet_v1,mobilenet_v1_arg_scope import cv2 import
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