MobileNet v1

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	<div id="cnblogs_post_body" class="blogpost-body"><a name="_labelTop"></a><div id="navCategory"><p style="font-size:16px"><b><span style="color: #d2681e;">~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~</span></b></p><p style="font-size:24px"><b><strong><span style="color: #d2681e;">本文目錄</span></strong></b></p><ul class="first_class_ul"><li><a href="#_label0" target="_blank" rel="external nofollow" >1. 深度可分離卷積</a></li><li><a href="#_label1" target="_blank" rel="external nofollow" >2. 網絡結構</a></li><li><a href="#_label2" target="_blank" rel="external nofollow" >3. 寬度縮放因子（width multiplier）</a></li><li><a href="#_label3" target="_blank" rel="external nofollow" >4. 分辨率縮放因子（resolution multiplier）</a></li><li><a href="#_label4" target="_blank" rel="external nofollow" >5. pytorch代碼</a></li></ul></div><p style="font-size:16px"><b><span style="color: #d2681e;">~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~</span></b></p><p>轉載請注明出處：</p>
           

https://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/9410540.html

論文：

MobileNets: Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applications

網址：

https://arxiv.org/abs/1704.04861?context=cs

非官方的pytorch代碼：

https://github.com/marvis/pytorch-mobilenet

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1. 深度可分離卷積

mobilenetV1使用的是深度可分離卷積（Depthwise Separable Convolution，DSC），DSC包含兩部分：depthwise convolution（DWC）+ pointwise convolution（PWC）。DWC對輸入的通道進行濾波，其不增加通道的數量，PWC用于将PWC不同的通道進行連接配接，其可以增加通道的數量。通過這種分解的方式，可以明顯的減少計算量。

如下圖所示，傳統的卷積（a），卷積核參數為DK⋅DK⋅M⋅NDK⋅DK⋅M⋅N

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		posted on <span id="post-date">2018-08-02 22:12</span> <a href="https://www.cnblogs.com/darkknightzh/" target="_blank" rel="external nofollow" >darkknightzh</a> 閱讀(<span id="post_view_count">2750</span>) 評論(<span id="post_comment_count">0</span>)  <a href="https://i.cnblogs.com/EditPosts.aspx?postid=9410540" target="_blank" rel="external nofollow"  rel="nofollow">編輯</a> <a href="#" target="_blank" rel="external nofollow"  target="_blank" rel="external nofollow"  onclick="AddToWz(9410540);return false;">收藏</a>
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