mobileNetV
mobileNetV1、2、3与YOLOV4
一、mobileV1 MobileNet模型是Google针对手机等嵌入式设备提出的一种轻量级的深层神经网络，其使用的核心思想便是depthwise separable convolution（深度可分离卷积块）能够有效降低参数量。 对于常规卷积：假设有一个3×3大小的卷积层，其输入通道为16、输出 ......
深度学习（MobileNetV1）
整体网络结构如下： 最关键的改进是使用了一个叫深度可分离卷积的结构，将原始的3*3卷积升通道的操作分解成了两部分： 第一部分是保持通道不变的情况下做3*3卷积。 第二部分是使用1*1的卷积做通道提升操作。 结果就是能够减少很多的运算量。 下面依然是一个猫狗大战的训练程序，并且增加了断点续练的部分处理 ......
MobileNetV3
前面介绍了MobileNetV1和MobileNetV2，这次介绍这个系列最后一篇MobileNetV3，它沿用了V1的深度可分离卷积以及v2的倒残差网络和瓶颈层，再其基础上做了一系列优化，保证精度最大化的同时减少网络延时。主要改进点包含以下几步： - 引入NetAdapt算法自动获取扩展层和瓶颈层 ......