MobileNetv2
时间: 2024-06-12 14:02:38 浏览: 12
MobileNetV2是Google在2018年发布的一款轻量级卷积神经网络(CNN),专为移动设备和嵌入式计算设计,旨在提供高精度的同时保持极低的计算资源消耗。它是在MobileNet v1的基础上进行优化的,特别是在模型的结构和效率上进行了改进。
1. 网络结构:MobileNetV2采用了深度可分离卷积(Depthwise Separable Convolution),这种结构将卷积分解为两个步骤,首先进行逐元素(channel-wise)的卷积(也称为深度卷积),然后进行1x1的点积(也称作逐点卷积或逐通道卷积)。这显著减少了参数数量和计算复杂度。
2. Squeeze-and-Excitation模块:MobileNetV2引入了SE模块,用于对每个特征图通道的重要性进行自适应调整,进一步提高了网络的性能。
3. 扩展的分辨率划分:网络使用了不同分辨率的层,通过降低和增加输出通道来适应不同分辨率的需求,这种策略称为“分辨率划分”。
4. 路径缩放因子:MobileNetV2使用一种称为“宽度乘数”的路径缩放因子,可以根据实际需求调整模型的大小和性能。