深度可分离卷积：将标准卷积分解为深度卷积和逐点卷积，大幅降低计算复杂度。线性瓶颈：使用线性激活函数而非ReLU，在瓶颈层的输入和输出之间避免了非线性变换。反向残差块：在网络中引入反向残差模块，改善了特征的流动和信息传递。首先，我们需要定...
高效的检测速度：能够实时处理高分辨率图像。强大的检测精度：在各种数据集上表现出色。可扩展性：支持多种模型变体，以满足不同需求。MobileNetV1是一种轻量级的卷积神经网络，设计用于在计算资源有限的设备上运行。深度可分离卷积：将标准卷积分...
深度学习网络模型MobileNet系列MobileNetV1、MobileNetV2、MobileNetV3网络详解以及pytorch代码复现1、DW卷积与普通卷积计算量对比DW与PW计算量普通卷积计算量...
链接卷积神经网络由多层组成，其中主要的层类型包括卷积层、池化层和全连接层。每一层都具有特定的功能，共同构建了网络的表达能力。本文带领读者踏上了一段深度学习的垃圾分类之旅。通过利用卷积神经网络（CNN）这一强大工...
本篇博客主要讲解YOLOv5主干网络的替换，使用MobileNetv3实现模型轻量化，平衡速度和精度。以下为改进的具体流程~_yolov5mobilenet...