摘要：论文：Squeeze-and-Excitation Networks code：https://github.com/hujie-frank/SENet 最近，有时间了，正好回顾一下这篇论文，做个笔记，因为文中提出的SE block应用太广泛，只要是个网络就可以加个SE block，可以说是业界的长 阅读全文

摘要：一、网络结构的主要改进： shufflenet v1主要提出了pointwise group convolution 和 channel shuffle 结构，在保持模型精度的前提下，进一步减小了网络的计算量 1、pointwise group convolution 自mobilenet v1出来 阅读全文

摘要：一、网络模型结构 提出了 inverted residual structure，主要由 bottleneck block 和 expansion layer 组成，后面会详细的介绍它们的结构 1.1 inverted residual structure Residual block 运行流程：i 阅读全文

摘要：一、mobilenet v1 主要思想就是使用深度可分离卷积替代原始的卷积运算，从而达到压缩网络模型的目的。 深度可分离卷积主要由 depthwise convolution 和 pointwise convolution 组成，后面会有详细介绍， 首先让我们先回顾下原始的卷积运算 网络的整体结构： 阅读全文

摘要：最新的 YOLOP 网络模型出来了，同时支持目标检测，可行驶区域分割和车道线分割三大任务，cver们赶紧卷起来，而且还是个real time + sort 的模型。 1、网络结构 如下图： 由一个encoder和三个特定任务的decoder组成 encoder包含： 主干网络（ CSPDarknet 阅读全文