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MobileNet V2主要在V1基础上进行了一定的修改,这里简单介绍一些MobileNet V2的修改细节,简单记录,方便总结。


论文链接:https://arxiv.org/pdf/1801.04381.pdf


MobileNet-v2的主要创新点如下:

1.Inverted residuals,通常的residuals block是先经过一个1*1的Conv layer,把feature map的通道数“压”下来,再经过3*3 Conv layer,最后经过一个1*1 的Conv layer,将feature map 通道数再“扩张”回去。即先“压缩”,最后“扩张”回去。
而 inverted residuals就是 先“扩张”,最后“压缩”。

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moblileNet,顾名思义,可以在移动端使用的网络,那必然要求网络的计算量要小一些,不然移动端可扛不住啊,那MobileNet如何做到这个的呢??总结来看,其主要创新点就在于论文中反复强调的depth-wise separable convolutions,作者将其操作分成两步,一部分是depthwise convolution,另一部分是pointwise convolution,通过这种方法,将网络的复杂度降下来,使得可以在移动端、嵌入式平台中使用。

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