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MobileNet（V1、V2、V3）入门

article 2024/9/23 18:26:56

MobileNet

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良好的移植性

可以很好的使用在移动设备上做分类、检测、分割等任务
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深度可分离卷积（v1核心）

经典卷积算法中，输入的通道数要和过滤器的保持一致，这样很耗费参数

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深度可分离卷积

第一步：有多少个输入，就有多少个输出，这一步用来提取特征，然后使用1x1的过滤器增加通道数
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第二步：在这一步进行1x1卷积，相当于分成两步提取特征
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总结

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虽然麻烦了，但是可以减少参数量和计算量，均可以减少到卷积核平方分之一

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V1整体网络架构

因为考虑到应用在移动端，模型会量化到int8，所以relu6可以加快模型收敛，增加泛化能力

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28层，也可以自己diy模型

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网络模型对比

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再度压缩模型，速度和大小不能兼得

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应用效果，主要应用到主干网络，作为替换，减少模型大小，一般不会单独使用

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V2版本

相较于v1，v2的改进

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relu会丢失较多的低维数据

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V2模型架构

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v2和v1的比较

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V3版本

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SE就是加上注意力机制，就是对于下一层来说，哪一个更重要，要做一个加权

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Squeeze

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Excitation操作

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SE应用到其他模型

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v2和v3的对比

多了一个注意力机制，加入se模块
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新的激活函数

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V3模型架构

这是google算出来最好的模型架构，不建议修改
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效果分析

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  • input ：输入
  • operator ：当前层的操作
  • exp size ：升维
  • out ：输出
  • SE ：是否有se模块
  • NL ：非线性模块，激活函数选择哪个
  • s ：步长stride

http://www.kler.cn/news/17309.html

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