Mobilenet2有多少层卷积层
时间: 2024-05-22 15:10:18 浏览: 15
MobileNetV2 是一种轻量级的卷积神经网络,它包含多个层级和模块。在 MobileNetV2 中,卷积层主要分布在两个模块中:倒残差块(Inverted Residual Blocks)和线性残差块(Linear Bottleneck Blocks)。倒残差块中包含两个卷积层,而线性残差块中包含三个卷积层。因此,MobileNetV2 中的卷积层数量取决于您选择的模型规模和深度。例如,在 ImageNet 数据集上进行训练时,MobileNetV2 的最小版本(1.0)有 14 层卷积层,最大版本(1.4)有 22 层卷积层。
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deeplabv3卷积层数
DeepLabv3是一个深度学习模型,其卷积层数取决于所选择的backbone网络。它可以使用不同的backbone网络,如ResNet、MobileNet等。例如,在使用ResNet作为backbone网络时,DeepLabv3包含了一个4层的ASPP(Atrous Spatial Pyramid Pooling)模块和一个全连接CRF(Conditional Random Fields)层,总共大约有85层。而在使用MobileNet作为backbone网络时,DeepLabv3有大约28层。因此,卷积层数取决于所选择的backbone网络和DeepLabv3的具体实现。
SSD MobileNet V2 FPNLite 320x320的超参数是什么
SSD MobileNet V2 FPNLite 320x320是一个深度神经网络模型,由MobileNet V2作为骨干网络和Feature Pyramid Network (FPN)作为多层特征融合的方法组成。其超参数如下:
1. 骨干网络:MobileNet V2
- input_size:320x320
- conv_defs:定义了卷积层的参数
2. FPN特征融合:
- min_level:3
- max_level:7
- num_filters:64
3. 检测头:
- num_classes:类别数量(不包括背景)
- box_coder:用于编解码框坐标的方法
- aspect_ratios:锚框的长宽比
- anchor_scale:锚框的缩放比例
- positive_fraction:每个batch中正样本的比例
- reg_loss_weight:框坐标回归损失的权重
- focal_loss_alpha:focal loss的alpha参数
- focal_loss_gamma:focal loss的gamma参数