前言本篇讲一下CV相关的东西，MobileNet，想必大家已经很熟悉了，包括里面的一些模块，一些轻量型思想也是经常用到的。在这里我也是想着做一下总结，整理一下，也讲一讲自己的理解和看法。卷积神经网络CNN已经普遍应用在计算机视觉领域，并且已经取得了不错的效果。近年来CNN模型深度越来越深，模型复杂度也越来越高，如深度残差网络（ResNet）其层数已经多达152层。然而，在某些真实的应用场景如移动或者嵌入式设备，如此大而复杂的模型时难以被应用的。首先是模型过于庞大，面临着内存不足的问题，其次这些场景要求低延迟，或者说响应速度要快，想象一下自动驾驶汽车的行人检测系统如果速度很慢会发生什么可怕的事情
文章目录1.简介2.`mobilenet`结构2.1.深度可分离卷积2.2.网络结构2.3.宽度乘数2.4.分辨率乘数论文地址1.简介MobileNets基于流线型架构，使用深度可分离卷积来构建轻量级深度神经网络，用于移动和嵌入式视觉应用。该网络引入了两个简单的全局超参数——宽度乘数和分辨率乘数，可以有效地在延迟和准确性之间进行权衡。这些超参数允许模型构建者根据问题的限制条件为其应用程序选择合适大小的模型。图1.mobilenet作为backbone可以用于各种视觉任务。2.mobilenet结构2.1.深度可分离卷积MobileNet模型基于深度可分离卷积，这是一种分解卷积形式，将标准卷积分
MobileNet-V2论文：InvertedResidualsandLinearBottlenecks,MobileNet-V2网络是由google团队在2018年提出的，相比MobileNetV1网络，准确率更高，模型更小。网络中的亮点InvertedResiduals（倒残差结构）LinearBottlenecksInvertedResiduals（倒残差结构）普通的残差结构Resnet网络提供的残差结构，如下图：首先对输入特征矩阵，通过1x1卷积进行压缩，降低channel的大小然后通过3x3的卷积核进行卷积处理最后通过1x1的卷积核来扩充channel这样就形成了，两头大中间小的瓶颈
引言当前很多轻量级网络会经常使用到MobileNetv3，本文将讲解google继MobileNetv2之后提出的v3版本。MobileNetv3论文：SearchingforMobileNetV3根据MobileNetV3论文总结，网络存在以下3点需要大家注意的：更新了Block(bneck)，在v3版本中原论文称之为bneck，在v2版倒残差结构上进行了简单的改动。使用了NAS(NeuralArchitectureSearch)搜索参数重新设计了耗时结构:作者使用NAS搜索之后得到的网络，接下来对网络每一层的推理时间进行分析，针对某些耗时的层结构做了进一步的优化MobileNetV3性能提
论文地址：ECCV2020《MobileNeXt:RethinkingBottleneckStructureforEfficientMobileNetworkDesign》要点论文针对MobileNetV2的核心模块逆残差结构存在的问题进行了深入分析，提出了一种新颖的SandGlass模块，并用于组建了该文的MobileNeXt架构，SandGlass是一种通用的模块，它可以轻易的嵌入到现有网络架构中并提升模型性能，这种轻量级模块有原生残差块和倒置残差块的影子，是一种正向残差设计。回顾ResNet使用标准卷积提取特征，MobileNet始终使用DW卷积提取特征。ResNet先降维、卷积、再升维
论文地址：ECCV2020《MobileNeXt:RethinkingBottleneckStructureforEfficientMobileNetworkDesign》要点论文针对MobileNetV2的核心模块逆残差结构存在的问题进行了深入分析，提出了一种新颖的SandGlass模块，并用于组建了该文的MobileNeXt架构，SandGlass是一种通用的模块，它可以轻易的嵌入到现有网络架构中并提升模型性能，这种轻量级模块有原生残差块和倒置残差块的影子，是一种正向残差设计。回顾ResNet使用标准卷积提取特征，MobileNet始终使用DW卷积提取特征。ResNet先降维、卷积、再升维
摘要：本篇博客介绍了基于MobileNet的人脸表情识别系统，支持图片识别、视频识别、摄像头识别等多种形式，通过GUI界面实现表情识别可视化展示。首先介绍了表情识别任务的背景与意义，总结近年来利用深度学习进行表情识别的相关技术和工作。在数据集选择上，本文选择了Fer2013和CK+两个数据集，并使用MATLAB对这些数据进行预处理和训练。最后通过调用已经训练好的MobileNet模型对图像中存在的人脸目标进行表情识别分类，详细介绍了实现过程中使用的代码和设计框架。本文旨在为相关领域的研究人员和新入门的朋友提供参考，完整代码资源文件请转至文末的下载链接。目录引言1.相关工作2.系统界面演示效果3
在我的本科毕业论文中，我使用了Yolov5，并尝试对其更改。可以对Yolov5进行一定程度的定制化修改，例如更轻量级的Yolov5-MobileNetv3或者比Yolov5s更好的（存疑，没有跑过大数据集，可自己实验）Yolov5-EfficientNet。首先在修改之前，先看Yolov5的网络结构。整体看起来很复杂，但是不用慌张，本篇文章的主要修改处Backbone（特征提取网络）可以抽象为只有三部分，也就是只需要修改这一处地方即可。然后了解我们需要修改的代码。需要修改代码主要集中在yolov5的model文件夹下。yaml主要是修改代码后相对应的配置文件。common.py中添加新的模块，
在我的本科毕业论文中，我使用了Yolov5，并尝试对其更改。可以对Yolov5进行一定程度的定制化修改，例如更轻量级的Yolov5-MobileNetv3或者比Yolov5s更好的（存疑，没有跑过大数据集，可自己实验）Yolov5-EfficientNet。首先在修改之前，先看Yolov5的网络结构。整体看起来很复杂，但是不用慌张，本篇文章的主要修改处Backbone（特征提取网络）可以抽象为只有三部分，也就是只需要修改这一处地方即可。然后了解我们需要修改的代码。需要修改代码主要集中在yolov5的model文件夹下。yaml主要是修改代码后相对应的配置文件。common.py中添加新的模块，
论文地址：https://export.arxiv.org/pdf/2303.03667v1.pdf为了设计快速神经网络，许多工作都集中在减少浮点运算（FLOPs）的数量上。然而，作者观察到FLOPs的这种减少不一定会带来延迟的类似程度的减少。这主要源于每秒低浮点运算（FLOPS）效率低下。并且，如此低的FLOPS主要是由于运算符的频繁内存访问，尤其是深度卷积。因此，本文提出了一种新的partialconvolution（PConv），通过同时减少冗余计算和内存访问可以更有效地提取空间特征。基于PConv进一步提出FasterNet，在广泛的设备上实现了比其他网络高得多的运行速度，而不影响各种
