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 21:02:47 浏览: 88
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。
相关问题
mobilenet和xception
MobileNet和Xception都是深度学习中常用的卷积神经网络模型,它们都是为了解决模型参数量过大、计算量过大的问题而提出的。MobileNet采用了深度可分离卷积,将标准卷积分解为深度卷积和逐点卷积两个步骤,从而大幅减少了参数量和计算量;而Xception则采用了深度可分离卷积的思想,但在此基础上引入了残差连接和逐通道卷积,进一步提高了模型的性能。
在mini_xception中添加se模块的结构图
以下是mini_xception中添加SE模块的结构图:
```
Input
|
|----------------------Conv2D------------------------|
| (filters=8, kernel_size=(3,3)) |
| Padding: same, Activation: ReLU |
| |
|----------------------Conv2D------------------------|
| (filters=8, kernel_size=(3,3)) |
| Padding: same, Activation: ReLU |
| |
|-----------------------SE Block--------------------|
| |
|----------------------Conv2D------------------------|
| (filters=16, kernel_size=(3,3)) |
| Strides: 2, Padding: same |
| Activation: ReLU |
| |
|----------------------Conv2D------------------------|
| (filters=16, kernel_size=(3,3)) |
| Padding: same, Activation: ReLU |
| |
|-----------------------SE Block--------------------|
| |
|----------------------Conv2D------------------------|
| (filters=32, kernel_size=(3,3)) |
| Strides: 2, Padding: same |
| Activation: ReLU |
| |
|----------------------Conv2D------------------------|
| (filters=32, kernel_size=(3,3)) |
| Padding: same, Activation: ReLU |
| |
|-----------------------SE Block--------------------|
| |
|----------------------Flatten-----------------------|
| |
|----------------------Dense-------------------------|
| (units=64, Activation: ReLU) |
| |
|----------------------Dense-------------------------|
(units=num_classes, Activation: softmax)
```
在每个Conv2D层后面添加了一个SE模块,用于增强特征表达能力。SE模块由Global Average Pooling和两个全连接层组成,其中第一个全连接层用于降维,第二个全连接层用于升维,最终将特征图缩减到一个数字,以便于在特征图中挑选最重要的特征通道。
阅读全文