mobilevit V2

MobileViTv2是一个网络体系结构，它是MobileViTv1的改进版本。MobileViTv2采用了线性复杂度的Transformer，并删除了融合块。相比MobileViTv1，MobileViTv2在ImageNet-1k、ADE20K、COCO和PascalVOC2012数据集上表现更好。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [MobileViT、MobileViTv2、MobileViTv3学习笔记（自用）](https://blog.csdn.net/weixin_44911037/article/details/127515858)[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^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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相关问题

mobilevit v3

MobileViT-v3是MobileViT系列的一个体系结构。它是通过对MobileViT-v1进行改进和优化而创建的。MobileViT-v3引入了融合模块，并将MobileViT-v1 Block中的3×3卷积层替换为1×1卷积层。这些改进导致了MobileViT-v3体系结构的参数和FLOPs的减少，并允许通过缩放（增加模型的宽度）来创建新的MobileViT-v3体系结构，它在分类、分割和检测任务上表现优于MobileViT-v1。例如，在ImageNet-1K数据集上，MobileViT-v3-XXS和MobileViT-v3-XS在相似参数和FLOPs下的性能分别比MobileViT-v1-XXS和MobileViT-v1-XS好2%和1.9%。此外，MobileViT-v3还引入了MobileViT-v2体系结构中的融合模块，以创建MobileViT-v3-1.0、0.75和0.5体系结构。在相似参数和FLOPs下，MobileViT-v3-0.5和MobileViT-v3-0.75在ImageNet-1K数据集上的表现分别优于MobileViT-v2-0.5和MobileViT-v2-0.75，提升了性能。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
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- *1* *2* *3* [轻量化Backbone | MobileViT-v3：系列最强版本！](https://blog.csdn.net/CV_Autobot/article/details/127219244)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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ShuffleNet V2

ShuffleNet V2是一种轻量级的卷积神经网络架构，旨在提供高效的计算和内存使用，适用于移动设备和嵌入式设备等资源受限环境。它是ShuffleNet的改进版本，通过引入两个重要的设计思想来进一步提高性能：通道重排和分组卷积。

通道重排（channel shuffle）的目的是在保持特征图尺寸不变的情况下，增加特征之间的交互。这个操作通过将通道分成几个小组，并按照一定规则重新排列，从而增加了特征图之间的信息交流。这样可以更好地利用特征之间的关联性，提高网络的表达能力。

分组卷积（group convolution）是指将输入特征图分成多个较小的组，并对每个组进行独立的卷积运算。这样可以减少参数量和计算复杂度，从而进一步提高网络的效率。ShuffleNet V2将分组卷积应用到了每个阶段的卷积操作中，有效地降低了计算和内存开销。

ShuffleNet V2相对于ShuffleNet V1还有其他一些改进，如引入了一个更有效的块设计、考虑了特征图尺寸为1的情况等。这些改进使得ShuffleNet V2在模型大小、计算量和准确性之间取得了良好的平衡。