手机CNN网络模型--MobileNets: Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applications
来源:互联网 发布:手机蟑螂软件 编辑:程序博客网 时间:2024/05/15 11:18
MobileNets: Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applications
https://arxiv.org/abs/1704.04861
https://github.com/hollance/MobileNet-CoreML
https://github.com/shicai/MobileNet-Caffe
本文是 Google 针对手机等嵌入式设备提出的一个小网络模型,叫 MobileNets,主要侧重于简单有效。
这个 MobileNets 可以干什么了?
目标检测、细分类、人脸属性分析、场景识别
3 MobileNet Architecture
这个模型主要依赖于 Depthwise Separable Convolution 来降低计算量
3.1. Depthwise Separable Convolution
我们首先来看看什么是 Depthwise Separable Convolution
一个标准的卷积层输入输出分别是:
输入特征图F尺寸假定为 F×F× M, 输出特征图 G 尺寸假定为 G×G× N,卷积层可以参数化为 K×K× N× N 卷积核,
标准卷积计算量为:
其实标准卷积一次性做了两件事:普通的卷积 和 特征数量的变化 。Depthwise separable convolution 主要是将这两件事分开做。分为 depthwise convolutions 和 pointwise convolutions
depthwise convolutions 就是使用 一个 滤波器对每个输入通道进行卷积,特征数量保持不变
Pointwise convolution 就是使用一个 1×1 卷积,将M个输入特征 变为 N个 输出特征
Depthwise separable convolutions 的计算量为:
上式加号左边为 Depthwise convolution 计算量, 右边是 Pointwise convolution 计算量。
通过比较两者的计算量我们得到节约了多少计算量,一般是 8-9倍:
3.2. Network Structure and Training
网络主体结构:
3.3. Width Multiplier: Thinner Models
如果我们想根据自己的意愿改变网络,这里只需要加入一个参数就可以了 width multiplier
3.4. Resolution Multiplier: Reduced Representation
这里又引入了第二个超参数可用于降低计算量 resolution multiplier
4 Experiments
- 手机CNN网络模型--MobileNets: Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applications
- MobileNets: Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applications
- MobileNets: Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applications
- MobileNets: Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applications
- 网络小型化MobileNets: Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applications
- 轻量化网络:MobileNets: Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applications
- Reading Note: MobileNets: Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applications
- [论文阅读]MobileNets: Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applications
- MobileNets: Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applications个人理解
- [论文解读] MobileNets: Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applications
- MobileNets: Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applications论文笔记
- How to design DL model(1):Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applications
- CNN网络量化 - Quantized Convolutional Neural Networks for Mobile Devices
- 论文记录_MobileNets Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Application
- 论文记录_MobileNets Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Application
- CNN网络分解--Factorized Convolutional Neural Networks
- Pruning Convolutional Neural Networks for Resource Efficient Inference代码详解
- ShuffleNet: An Extremely Efficient Convolutional Neural Network for Mobile Devices
- PHP 模块生命周期
- session_set_cookie_params()
- 动态规划入门-Triangle
- Android开发之自定义圆形的ImageView的实现
- 题目1177:查找
- 手机CNN网络模型--MobileNets: Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applications
- 电子邮件相关_邮件传输协议简单了解
- 日常杂七杂八的学习笔记
- 拷贝
- 文件编码问题
- 基于协程的Python网络库gevent介绍
- centos7.0之vsftpd随笔
- IntelliJ IDEA如何导入Gradle项目
- 【精】Retrofit2 完全解析 探索与okhttp之间的关系