Mobile Inverted Residual Bottleneck Block图解

一、背景

Mobile Inverted Residual Bottleneck Block，又称作移动可翻转卷积块，在EfficienetNet模型中有所使用，其将残差结构和注意力进行了结合。

二、结构

如上图，输入的张量首先经过1*1卷积，在保持分辨率前提下进行适当升降维，接着是深度可分离卷积，然后进入到SE模型（通道注意力），最后再经过1*1卷积恢复输入张量维度，最后将输入张量（残差）和引入注意力的张量逐通道相加。

Mobile Inverted Residual Bottleneck Block图解相关推荐

MobileNet v2中 Inverted Residual 和 Linear Bottleneck 是怎么回事
MobileNet v2中 Inverted Residual 和 Linear Bottleneck 是怎么回事 flyfish MobileNet v1的深度可分离卷积 Block的结构先从Mo ...
【深度学习】移动翻转瓶颈卷积的实现(mobile inverted bottleneck convolution)
[深度学习]移动翻转瓶颈卷积的实现(mobile inverted bottleneck convolution) 文章目录 1 MBConv1.1 Depthwise Convolution1.2 ...
Residual, BottleNeck, Linear BottleNeck, MBConv解释
这里有一个交互式版本 https://github.com/FrancescoSaverioZuppichini/BottleNeck-InvertedResidual-FusedMBConv-in- ...
ResNet ：（ residual 、residual bottleneck）
2.ResNet结构它使用了一种连接方式叫做"shortcut connection",顾名思义,shortcut就是"抄近道"的意思,看下图我们就能大致理解 ...
bottleneck resnet网络_为何resnet的bottleneck block为何能增强特征学习能力？
个人理解,仅供参考. 咱们先看一下原文是怎么说的: 原文说的是考虑到训练时间的限制,因此采用了BottleNeck的结构,换言之,至少在原论文中没有说明使用BottleNeck相较于BasicBloc ...
efficient分类0第一个分支训练
1. train_0: 用1个GPU,两个GPU也可以训练但是会有问题,保存的模型测试结果都是一样的,所有测试图片结果一样,但每次测结果都不一样(第一次:000000,第二次555555,第三次888 ...
面向Mobile device的CNN模型手工设计与NAS分析总结，MobileNet V1,V2,V3，Efficient，MNasNet以及Efficient network design
手工方法和NAS的高效网络模型设计总结与分析这篇文章主要关注对于移动端,资源受限平台的高效神经网络设计(Manually)和搜索(NAS). 高效的CNN设计不只是用在服务器,云端,资源 ...
EfficientDet训练自己的数据集实现抽烟检测
哈哈,我又来了!!! 再次立下flag,开学之后还是要保持更新频率!!! 本次用efficientdet来对抽烟检测,检测出是否抽烟.那么,老规矩,先上结果图!!! 那么,接下来,还是原先一套流程.走 ...
深度学习之bottleneck layer
一. bottleneck layery中文名称:瓶颈层.我初次接触也就是在残差网络中.一般在较深的网络中,如resnet101中使用. 一般的结构如下: 其中两个1X1fliter分别用于降低和升高 ...

Mobile Inverted Residual Bottleneck Block图解

一、背景

二、结构

Mobile Inverted Residual Bottleneck Block图解相关推荐

最新文章

热门文章