MobileNetV2 + ShuffleNetV2

Author:Yu Zhang
2019.03.04

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• MobileNetV2
• ShuffleNetV2

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漂移卷積實驗跑完了，IoU只有66%，降了7個百分點，下面把漂移去掉換成普通卷積，再對比看一下，若是有一點提高，那麼在以後論文中也能夠用到。感受今天沒看到啥。。發現的兩個弱監督論文都沒有指望中的好，有點僵住了。

MobileNetV2

這篇文章看得我雲裏霧裏的，由於做者在Linear BottleNeck這一核心思想部分討論得很是深，水平所限我就不闡述其中道理了，咱們來看一下結構。深度可分離卷積我就不過多贅述了，在channel及空間上分別進行卷積，減小了計算量。下圖爲MobileNetV2提出的bottleneck結構：

其整個網絡細節以下圖，用在分割時能夠只用前面的幾層做爲特徵提取，由於它縮小的倍數太多了，不必。能夠看到通道數很是少，這樣的網絡會很快。

mobilenetV2 代碼：mobilenetv2

ShuffleNetV2

ShuffleNetV2列出了四點輕型網絡要遵循的原則，並依據這四個原則，提出了改進思路，改變了本來的shufflenet。其中四點原則爲：

1)相同通道寬度能夠最小化內存訪問成本MAC
2)過多的組卷積會增長內存訪問成本MAC
3)網絡內部碎片操做會下降並行度
4)元素計算操做不容忽視，元素計算操做也會有很高的的MAC

做者分析了不足，改進了shufflenet至shufflenetv2以下圖,具體細節就很少說了，看圖都懂：

整個網絡的架構：