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轻量化网络
2024/4/13 8:02:14
【轻量化网络系列（2）】MobileNetV2论文超详细解读（翻译 ＋学习笔记+代码实现）
前言
上一篇我们介绍了MobileNetV1，主要是将普通Conv转换为dw和pw，但是在dw中训练出来可能会很多0，也就是depthwise部分得到卷积核会废掉，即卷积核参数大部分为0，因为权重数量可能过少，再加上Relu激活函数…
YOLOv5改进系列（5）——替换主干网络之 MobileNetV3
【YOLOv5改进系列】前期回顾：
YOLOv5改进系列（0）——重要性能指标与训练结果评价及分析
YOLOv5改进系列（1）——添加SE注意力机制
YOLOv5改进系列（2&#
轻量级深度学习网络——ShuffleNet ShuffleNet v2
上一篇的文章我们分享了轻量化网络的第一次出色的尝试——MobileNet和MobileNet v2，这一次的文章将分享另一次轻量化网络的尝试——ShuffleNet和ShuffleNet v2，从名字来看就知道它做了一些清洗方面的工作，所以接下来来开始我们的正题——Shuf…
【轻量化网络系列（7）】EfficientNetV2论文超详细解读（翻译 ＋学习笔记+代码实现）
前言
今天我们要学习的是EfficientNetV2 ，该网络主要使用训练感知神经结构搜索和缩放的组合；在EfficientNetV1的基础上，引入了Fused-MBConv到搜索空间中；引入渐进式学习策略、自适应正则强度调整机制使得训练更快；进一…
【轻量化网络系列（3）】MobileNetV3论文超详细解读（翻译 ＋学习笔记+代码实现）
前言
上周我们学习了MobileNetV1和MobileNetV2，本文的MobileNetV3，它首先引入MobileNetV1的深度可分离卷积，然后引入MobileNetV2的具有线性瓶颈的倒残差结构，后来使用了网络搜索算法，并引入了SE模块以及H-Swish激活函…