（科普快餐）语义分割经典论文--6：MobileNetV2

Posted 2022-12-15 幼儿园级科研人士

MobileNetV2: Inverted Residuals and Linear Bottlenecks(CVPR2018)

论文地址：https://arxiv.org/abs/1801.04381

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MobileNet v2网络是由google团队在2018年提出的，相比MobileNet V1网络，准确率更高，模型更小。

网络中的亮点 ：

• Inverted Residuals （倒残差结构 ）

• Linear Bottlenecks（结构的最后一层采用线性层）

到残差结构图如下：

 一些对比结构图：

 这么做的原因是：在 ResNet 中，使用的是标准的卷积层，如果不先用 1x1 conv 降低通道数，中间的 3x3 conv 计算量太大。因此，我们一般称这种 Residual Block 为 Bottleneck Block，即两头大中间小。但是在 MobileNet V2 中，中间的 3x3 conv 是深度级可分离卷积，计算量相比于标准卷积小很多，因此，为了提取更多特征，我们先用 1x1 conv 提升通道数，最后再用 1x1 conv 把通道数降下来，形成一种两头小中间大的模块，这与 Residual Block 是相反的。

另外说明一点，使用 1x1 conv 的网络结构将高维空间映射到低维空间的设计称之为 Bottleneck layer。

在之前的ResNet残差结构是先用1x1的卷积降维，再升维的操作。而在MobileNetV2中，是先升维，在降维的操作。

所以对于ResNet残差结构是两头大，中间小。而对于MobileNetV2结构是中间大，两头小的结构。

 其中，在MobileNet结构中，采用了新的激活函数：ReLU6

一个解释是，ReLU激活函数对于低维的信息可能会造成比较大的瞬损失，而对于高维的特征信息造成的损失很小。而且由于倒残差结构是两头小中间大，所以输出的是一个低维的特征信息。所以使用一个线性的激活函数避免特征损失。