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论文笔记：MobileNetV2: Inverted Residuals and Linear Bottlenecks

MobileNetV2: Inverted Residuals and Linear Bottlenecks

MobileNet V2是MobileNet V1的改进版，Inverted residual 是个非常精妙的设计！
MobileNet V1引入depthwise separable convolution代替standard convolution，减少运算量。
MobileNet V1 的结构其实非常简单，是类似于VGG一样非常复古的直筒结构。后续一系列的ResNet, DenseNet等结构已经证明通过复用图像特征， 使用concat/eltwise+ 等操作进行融合， 能极大提升网络的性价比。【1】

v2 主要的改进有两点：

  • Linear Bottlenecks：去掉了小维度输出层后面的非线性激活层，目的是为了保证模型的表达能力。 好处：通过去掉Eltwise+ 的特征去掉ReLU， 减少ReLU对特征的破坏；
  • Inverted Residual block：和residual block中维度先缩减再扩增正好相反，因此shotcut也就变成了连接的是维度缩减后的feature map。好处：1. 复用特征， 2. 旁支block内先通过1x1升维， 再接depthw

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