前言:MobileNetV2网络先升维后降维,在降维时使用线性激活函数,带残差的Inverted bottleck模块,防止ReLU信息丢失。在图像分类、目标检测、语义分割等任务上实现了网络轻量化、速度和准确度的权衡。
回顾MobileNetV1的理论和MobileNetV2项目实战可查阅如下链接:
【嵌入式AI开发】轻量级卷积神经网络MobileNetV1详解
【嵌入式AI开发】轻量级卷积神经网络MobileNet项目实战——文末完整源码工程文件
MobileNetV2原文:
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前言:MobileNetV2网络先升维后降维,在降维时使用线性激活函数,带残差的Inverted bottleck模块,防止ReLU信息丢失。在图像分类、目标检测、语义分割等任务上实现了网络轻量化、速度和准确度的权衡。
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