《表1 瓶颈各层的输入输出》

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《改进MobileNetV2网络在遥感影像场景分类中的应用》

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MobileNetv2的主要贡献来自Linear Bottlenecks和Inverted Residual block[13]。Linear Bottlenecks即去除网络中输出维度较小的层后的激活函数Relu，将其改为线性激活。这种改进降低了使用Relu函数造成的信息损失。Inverted Residual block的设计采用了先升维、后降维的结构，与传统的Residual block先降维、后升维的结构相反，减少了信息的损失。同时网络设计了扩张系数t以控制网络的大小。MobileNetv2的瓶颈结构如图1所示，其中每层的输入与输出如表1所示。表1中，k表示输入通道数；h表示输入的高；w表示输入的宽；t表示扩张系数；s表示步长；k’表示输出通道数。