mobilenetv2参数,mobilenet ssd

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MobileNetV2 building block 如下所示，若需要下采样，可在DWise 时采用步长为2的卷积；小网络使用小的扩张系数(expansion factor),大网络使用大一点的扩张系数(expansion factor),1、能够减少参数数量和计算量的原理2、MobileNetV1 中引入的两个超参数3、标准卷积和深度可分离卷积的区别4、TensorFlow 中的代码实现5、Caffe 中的代码

(3)MobileNetV1已经是强大的功能提取器，其所需的乘法累加量比ResNet-101 少4.9-5.7倍；(4)在MobileNetV2的倒数第二个特征图后构建DeepLabv3训练头的效率更高，MobileNetV2 模型，来自论文"MobileNetV2: Inverted Residuals and Linear Bottlenecks" 。pretrained (bool,可选)

INTERMEDIATE_CHANNEL: 64 LR_STEP: [90, 120] EPOCHS: 142 LR: 5.e-4 SCALE_MIN: 0.5 SCALE_MAX: 1.5 BATCH_SIZE: 8 MASTER_BATCH_SIZE: 9 这些参数也是我随MobileNets用深度方向卷积和点方向卷积代替了传统的卷积层，从而减少了参数和计算量，而MobileNetsV2通过增加线性瓶颈和反转残差来提高模型的效果。1.MobileNetsV2 假设有一个n层的

MobileNetV2的模型如下图所示，其中t为Bottleneck内部升维的倍数，c为通道数，n为该bottleneck重复的次数，s为sride。其中，当stride=1时，才会使用elementwise 的sum将输入和输出特征MobileNetV1 四、MobileNetV2 五、ShuffleNet 六、ShuffleNet V2 一、参数数量和理论计算量1、定义参数数量(params):关系到模型大小，单位通常为M,通常参数用float32 表示，所以模型大小是参数数

MobileNetV2是在V1基础之上的改进。V1主要思想就是深度可分离卷积。如果对这个方面不太了解的话，可以参考我写的这篇文章：寒号鸟：深度可分离卷积下面重点介绍V2的新概念。V2的新想法包括Linear B完整的MobileNetV2网络结构如下：其中：t:expand_ratio,即输入通道变化倍数；c:通道数；n:该模块重复次数；s:stride。注意：对于n>1的情况，只有第一个重复块的的stride等于s,剩余重复