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MobileNet是一系列基于深度学习的轻量级卷积神经网络模型,旨在在资源受限的设备上实现高效的计算和推理。MobileNet有几个版本,其中包括MobileNet、MobileNetV2和MobileNetV3。以下是它们之间的主要区别:) Y6 T/ O- k, f7 a, N3 c
* ?+ g" g; _2 a6 y1.MobileNet:, g1 S2 r4 u5 L7 ^+ C; z2 t) b7 v3 L
! e ~6 N; z# G5 c% D+ Y4 W! @
# ]7 X( J- G8 a1 \3 N
2.MobileNet是MobileNet系列的第一个版本,发布于2017年。 [5 s& ~2 ?2 g3 d; h
3.它采用了深度可分离卷积(Depthwise Separable Convolution)的结构,在减少参数和计算量的同时保持较高的准确性。
0 O1 ~# j3 @7 @1 \1 v, G+ D1 I4.MobileNet在计算效率和模型大小之间取得了良好的平衡,适用于轻量级的计算设备。. |! g! P; ?, m
" a/ ~* b0 y: C- F2 p! m/ X) n3 ~ e8 q5 G$ Q1 f
5.MobileNetV2:
4 P- m4 v8 }) c0 u$ Y) @" ?$ d9 v4 U- h* z! ?# u
2 ~# ^5 j' V- ~* e* K. V8 Y1 I6 q6.MobileNetV2是MobileNet系列的第二个版本,于2018年发布。
% `3 N2 r- b- S3 B( u- I7.它在MobileNet的基础上进行了改进,引入了扩展卷积(Expansion Convolution)和逐层残差连接(Inverted Residuals with Linear Bottlenecks)等技术。
% l+ ]6 z$ ~1 i8.MobileNetV2在减少参数和计算量的同时,进一步提高了准确性和效率。它还引入了线性瓶颈(Linear Bottlenecks)和倒置残差(Inverted Residuals)的设计,以减少特征图的维度。
' y: s3 @1 i& J
% y. l$ v, I3 @5 W! k! a. N O
! H9 n7 V% n# \, \, ^' X( ]8 x9.MobileNetV3:& X/ S- E0 ^( m! u6 Z
( }7 D' u/ a/ X2 w/ F% {- q" ~0 ^
' L1 C' X$ o, a4 ~1 \6 @- i9 `2 E
10.MobileNetV3是MobileNet系列的第三个版本,于2019年发布。7 k1 o$ b8 M8 X& z1 v; I1 J
11.MobileNetV3进一步优化了网络结构和计算效率,并引入了特征级别的注意力机制(Feature Level Attention)。它采用了更加细粒度的网络设计,使得网络更容易优化和训练。
5 [" f) ] r7 n9 m+ \' w" B12.MobileNetV3通过改进激活函数、网络设计和准确性指标等方面,进一步提升了准确性和计算效率。" M* f I/ v; i/ c
+ u4 \, |5 A5 G- W
总体而言,MobileNet系列的不同版本在模型结构、计算效率和准确性方面进行了改进和优化。MobileNetV2相对于MobileNet具有更好的性能,MobileNetV3则在MobileNetV2的基础上进一步提升了准确性和效率。选择适合的版本取决于具体的应用需求和设备资源限制。
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