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mobilenetv2纸绘图：更聪明的小巨人
使用Pytorch理解和实施Mobilenetv2 - 下一代Mobilenetv1 Mobilenetv2 Paper Trackthrough：更聪明的小型巨人首先出现在数据科学上。
来源:走向数据科学简介
是计算机视觉领域的突破，因为它证明深度学习模型不一定需要在计算上昂贵才能达到高精度。上个月，我发表了一篇文章，在其中解释了有关该模型及其Pytorch实施的所有内容。如果您有兴趣阅读，请在本文末尾查看参考号[1]的链接。 Mobilenet的第一个版本于2017年4月首次提出，题为Mobilenets：Howard等人的移动视觉应用程序的有效卷积神经网络[2]。来自Google。不久之后（确切地说，2018年1月）Sandler等人。来自同一机构在题为Mobilenetv2：倒残差和线性瓶颈的论文中引入了Mobilenetv1的继任者[3]，该论文在准确性和效率方面对前一张具有显着改善。在本文中，我将引导您了解Mobilenetv2论文中提出的想法，并向您展示如何从头开始实现体系结构。
Mobilenets：移动视觉应用程序的有效卷积神经网络 et al mobilenetv2：倒残差和线性瓶颈改进
Mobilenet的第一个版本仅依赖于所谓的深度可分离卷积层。确实有必要承认，将这些层用作替代标准卷积的替代使该模型非常轻巧。但是，作者认为这种体系结构仍然可以进一步改进。他们想出了一个想法，他们不仅采用了可分开的卷积，还采用了倒残差和线性瓶颈机制，这是MobilenetV2纸的标题。
深度可分离卷积 倒残差 线性瓶颈