在一些轻量级网络中经常用到此结构,如MobileNet****、ShuffleNet、SqueezeNet等Xception**,** 基 于Inception系列网络结构的基础上,结合depthwise separable convolution, 就是Xception
时间: 2024-08-28 22:02:47 浏览: 117
轻量化神经网络篇(SqueezeNet、Xception、MobileNet、ShuffleNet)
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Xception是一种基于深度分离卷积(Depthwise Separable Convolution)的架构,它起源于Google的Inception系列网络,特别适合在资源有限的设备上,如移动设备上运行,因为它显著减少了模型的计算复杂度和参数量。在Xception网络中,传统的卷积层被拆分为两个步骤:首先进行深度卷积(每个输入通道独立处理),然后再做点-wise卷积(所有通道共享权重)。这种设计不仅保留了原始Inception模块的优点,如特征融合,还通过减少计算实现了高效。
MobileNet、ShuffleNet和SqueezeNet等轻量级网络也是利用类似思路,它们通过优化和简化卷积操作来提高效率,使得模型可以在保持较好性能的同时,对内存和算力的需求更低。这些网络常用于实时图像分类、目标检测等场景。
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