MobileNetV2网络

MobileNetV2网络是一种轻量级的卷积神经网络，旨在在保持高效性能的同时减少参数和计算量。它具有倒残差结构和线性瓶颈层。倒残差结构是指在网络中使用了残差块的变体，其中中间层的通道数比输入层和输出层的通道数要多，通过使用1x1卷积进行通道数的扩展，从而减少了计算成本。线性瓶颈层是指网络结构的最后一层采用线性层，这可以进一步减少计算量。MobileNetV2的网络结构中，还通过调整步幅来改变特征图的尺寸，其中第一层的步幅可以用于控制输入图像的尺寸变化，而其他层的步幅都为1，与ResNet类似。通过这些设计，MobileNetV2在保持高效性能的同时，能够在移动设备等资源有限的环境下快速且准确地进行图像分类和目标检测任务。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [轻量级网络——MobileNetV2](https://blog.csdn.net/weixin_44751294/article/details/116886660)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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