为什么mobilenetv2要用倒置残差结构

MobileNetV2 是一种轻量级卷积神经网络，用于在移动设备上进行实时图像分类和目标检测。它使用了一种称为倒置残差结构的技术来提高模型的性能。

倒置残差结构的主要思想是通过在瓶颈层中使用逐点卷积来减少计算量，并通过将逐点卷积层前面的 1x1 卷积层称为“倒置残差块”，使网络具有更强的非线性表示能力。

具体而言，倒置残差结构包括两个逐点卷积层和一个 1x1 卷积层。第一个逐点卷积层将输入数据进行降维，第二个逐点卷积层将其进行升维，最后通过一个 1x1 卷积层将其转换为期望的输出维度。这种结构可以使得网络更加深层，并且具有更好的性能。

相关问题

MobileNetV2 的网络结构有哪些特点？

MobileNetV2是一个轻量化卷积神经网络，相比于MobileNetV1具有以下几个特点[^1][^2]:
1. 增加了线性瓶颈(LinBottleneck)结构
2. 引入了倒置残差(Inverted Residuals)模块
3. 增加了Softmax前的Global Average Pooling层
4. 使用了更多的shortcut连接

MobileNetV2的网络结构特点如下：
1. 使用了深度可分离卷积(depthwise separable convolution)来减少计算量
2. 增加了线性瓶颈(LinBottleneck)结构，用于增加通道宽度和处理计算瓶颈问题
3. 引入了倒置残差(Inverted Residuals)模块，用于增加网络的非线性表达能力
4. 增加了Softmax前的Global Average Pooling层，用于增加网络的泛化性能
5. 使用了更多的shortcut连接，用于增加网络的信息流通性和加速训练过程

mobilenetv3网络结构

MobileNetV3是谷歌提出的一种轻量级卷积神经网络，主要用于移动端和嵌入式设备上的图像分类和目标检测任务。它是MobileNet系列的第三代，相比于MobileNetV2，MobileNetV3在准确率和计算效率上都有了更好的表现。

MobileNetV3共有三个版本：Small、Large和EdgeTPU。其中Small版本主要用于移动设备上的轻量级图像分类任务，Large版本则适用于高精度的图像分类和目标检测任务，EdgeTPU版本则是专门为Google的Edge TPU加速器设计的。

下面以MobileNetV3-Small为例介绍其网络结构：

MobileNetV3-Small网络结构主要包括三个部分：基础网络、中间层和顶层分类器。其中基础网络采用了轻量级卷积模块（Lightweight Convolutional Module，简称LCM）和倒置残差模块（Inverted Residual Block）的组合，可以有效降低模型的参数量和计算量。中间层采用了线性瓶颈（Linear Bottleneck）和注意力机制（Attention Mechanism）来进一步提升特征表示能力。顶层分类器则采用了自适应平均池化（Adaptive Average Pooling）和SE模块（Squeeze-and-Excitation Module）来增强分类器的泛化能力。

MobileNetV3-Small的网络结构如下图所示：


其中，每个L表示一个轻量级卷积模块（LCM），每个MB表示一个倒置残差模块（Inverted Residual Block），每个IBN表示一个线性瓶颈（Linear Bottleneck），每个SE表示一个SE模块（Squeeze-and-Excitation Module）。