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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:
# I. u' }( b7 P0 H, X# w' G: ]$ W/ O* L |5 x$ n5 w
1.MobileNet:
2 t: G/ ]7 _4 U
8 z+ c5 a4 A8 Y3 V" _
; |+ u' ^% ^# r0 W- X$ n2.MobileNet是MobileNet系列的第一个版本,发布于2017年。
- N6 K4 t9 i# n% k% m1 d+ _1 n* ]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。
i5 d% p- K- Z+ D X" o4.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。
) k7 c$ J% ^3 z$ i
* s9 ^6 Y$ r$ Q2 ^# n0 b& r+ N$ O' Y( c- S
5.MobileNetV2:- j- D5 b' C5 l. q& \3 P
8 [' t# K. J' s7 B# d* s) S
Z* R1 D- R8 f" F0 F6.MobileNetV2是MobileNet系列的第二个版本,于2018年发布。
0 c* [# q: D$ C% J7.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。
4 t$ T! P, m- S; u2 b S1 P8.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。
& n/ l7 U7 c4 k$ U4 g6 h$ b( w3 f% a# s8 f/ J, i3 V1 P
( L0 H; u4 J# w1 m7 P& ~
9.MobileNetV3:- t+ z6 }5 J' g$ I6 {' U; O
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+ Y& ?) Y9 |1 x3 z% m5 s" a10.MobileNetV3是MobileNet系列的第三个版本,于2019年发布。& P$ W6 n& S" r' b, e: g% I. U
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。" l; K' Z% e! w# J( j! ^
12.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。5 f! ~3 Z9 q) k V* V5 r( ~1 ]
5 y. |8 _! T1 C- 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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