【轻量化网络系列（2）】MobileNetV2论文超详细解读（翻译 ＋学习笔记+代码实现）
前言
上一篇我们介绍了MobileNetV1，主要是将普通Conv转换为dw和pw，但是在dw中训练出来可能会很多0，也就是depthwise部分得到卷积核会废掉，即卷积核参数大部分为0，因为权重数量可能过少，再加上Relu激活函数的原因。
后来作者大大又做了修改，MobileNetV2使用了深度可分离卷积+先升维+倒残差+低维不使用ReLU的策略构建了比V1效果更好更轻量的网络。接下来我们就一起学习一下吧~
学习资料：
- 论文题目：《MobileNetV2: Inverted Residuals and Linear Bottlenecks》（《MobileNetV2：倒残差和线性瓶颈》）
- 原文地址：MobileNetV2: Inverted Residuals and Linear Bottlenecks | IEEE Conference Publication | IEEE Xplore
- 项目地址：GitHub - Randl/MobileNetV2-pytorch: Impementation of MobileNetV2 in pytorch
前期回顾：
【轻量化网络系列（1）】MobileNetV1论文超详细解读（翻译 ＋学习笔记+代码实现）
目录
前言
Abstract—摘要
一、Introduction—介绍
二、Related Work—相关工作
三、Preliminaries, discussion and intuition—准备、讨论和直觉
3.1 Depthwise Separable Convolutions—深度可分离卷积
3.2 Linear Bottlenecks—线性瓶颈层
3.3 Inverted residuals—反向残差
3.4 Information flow interpretation—信息流解释
四、Model Architecture—模型架构
五、Implementation Notes—实现细节说明
5.1 Memory efficient inference—高效推理内存
六、Experiments—实验
6.1 ImageNet Classification—ImageNet数据集分类
6.2 Object Detection—目标检测
6.3 Semantic Segmenta tion—语义分割
6.4 Ablation study—消融研究
七、Conclusions and future work—总结和未来工作
【轻量化网络系列（2）】MobileNetV2论文超详细解读（翻译 ＋学习笔记+代码实现）相关推荐
- 【YOLO系列】YOLOv1论文超详细解读（翻译 ＋学习笔记）
前言 从这篇开始,我们将进入YOLO的学习.YOLO是目前比较流行的目标检测算法,速度快且结构简单,其他的目标检测算法如RCNN系列,以后有时间的话再介绍. 本文主要介绍的是YOLOV1,这是由以Jo ...
- EfficientDet（EfficientNet+BiFPN）论文超详细解读（翻译＋学习笔记+代码实现）
前言 在之前我们介绍过EfficientNet(直通车:[轻量化网络系列(6)]EfficientNetV1论文超详细解读(翻译 +学习笔记+代码实现) [轻量化网络系列(7)]EfficientNe ...
- 经典神经网络论文超详细解读（八）——ResNeXt学习笔记（翻译＋精读＋代码复现）
前言 今天我们一起来学习何恺明大神的又一经典之作: ResNeXt(<Aggregated Residual Transformations for Deep Neural Networks&g ...
- 经典神经网络论文超详细解读（三）——GoogLeNet InceptionV1学习笔记（翻译＋精读+代码复现）
前言 在上一期中介绍了VGG,VGG在2014年ImageNet 中获得了定位任务第1名和分类任务第2名的好成绩,而今天要介绍的就是同年分类任务的第一名--GoogLeNet . 作为2014年Ima ...
- 经典神经网络论文超详细解读（二）——VGGNet学习笔记（翻译＋精读）
前言 上一篇我们介绍了经典神经网络的开山力作--AlexNet:经典神经网络论文超详细解读(一)--AlexNet学习笔记(翻译+精读) 在文章最后提及了深度对网络结果很重要.今天我们要读的这篇VGG ...
- 超详细!Vue-coderwhy个人学习笔记(二)（Day3）
前言 本文章接上一篇笔记 超详细!Vue-coderwhy个人学习笔记(一)(Day1-Day2) 这篇主要是Day3笔记,组件化,组件通信,插槽 四.组件化开发 (一).内容概述 认识组件化 注册组 ...
- 经典神经网络论文超详细解读（一）——AlexNet学习笔记（翻译＋精读）
本文将为大家介绍经典神经网络的开山力作--AlexNet(ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks).文章包含论文 ...
- Non-exhaustive, Overlapping Clustering《非详尽的、可重叠的聚类》论文算法的解读（学习笔记）
论文原文 https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/30080141/ 论文目的 实现类簇的可重叠性与离群点数量的控制. 目标函数 传统K-Means算法的目标函数为: 众所周知 ...
- 【深度学习】超详细的 PyTorch 学习笔记（上）
文章目录 一.PyTorch环境检查 二.查看张量类型 三.查看张量尺寸和所占内存大小 四.创建张量 4.1 创建值全为1的张量 4.2 创建值全为0的张量 4.3 创建值全为指定值的张量 4.4 通 ...
最新文章
- linux gcc安装
- Crystal Reports图表(上)
- java之父求职_Java求职实战之继承和多态
- 如何解决linux的ssh连接自动断开的问题
- 文本编辑器中菜单栏删除功能的实现
- Linux下如何创建loop device
- dj鲜生-35-设置django的session使用redis来存储
- Linux创建软连接
- DB主从一致性架构优化4种方法
- Tomcat8服务器在Cookie中添加当前系统时间报错
- python贴吧-Python爬虫——抓取贴吧帖子
- linux 中文ssid 显示乱码,把中文SSID变成乱码！一切正常了？_网络设备-中关村在线...
- Note: further occurrences of HTTP request parsing errors will be logged at DEBUG level.错误解决
- 服务器装win7找不到硬盘驱动,Windows 7安装问题时找不到硬盘驱动器怎么办
- meta http-equiv=“X-UA-Compatible“ content=““ 的作用
- 最新python面试题180题完整版带答案(转载加整理)
- 使用vue+electron创建桌面软件（二）
- 测绘资质办理需要注意的流程和规定
- modelsim-win64-10.4-se 下载、安装、破解全攻略（屡试不爽）
- 助力“双11”智能化物流，顺丰、中通、韵达分享架构改造经验