同样,首先在models文件夹下复制yolov5s.yaml文件,粘贴并重命名为yolov5s_MobileNetv3_large.yaml 然后根据MobileNetv3的网络结构来修改配置文件。 修改后代码如下: # Parametersnc: 20 # number of classesdepth_multiple: 1.0 # model depth multiplewidth_multiple: 1.0 # layer channel multipleanchors:- [10,13...
但它带来的网络效应对于精度和延时具有正向促进,剩下的开销可以通过融合非线性与先前层来消除。 MobileNetV3网络结构 作者提出了MobileNetV3-Large和MobileNetV3-Small两种不同大小的网络结构。如下图所示 补充资料
MobileNetV3-Large在ImageNet分类上的准确率比MobileNetV2高3.2%,同时减少了20%的延迟。与具有可比延迟的MobileNetV2模型相比,MobileNetV3-Small的准确率提高了6.6%。在COCO检测上,MobileNetV3-Large检测的速度比MobileNetV2快25%左右,准确率大致相同。在Cityscapes分割上,MobileNetV3-Large LR-ASPP比MobileNetV2 R-ASPP...
划分为训练集和测试集;S2,以MobileNetV3‑large网络作为基础网络,使用Ghost瓶颈代替原来的瓶颈层,并使用CBAM注意力机制模块代替原来的SE模块,得到改进后的MobileNetV3网络模型,并采用训练集对改进后的MobileNetV3网络模型进行训练,调整网络参数得到煤岩惰质组显微组分识别模型;S3,利用煤岩惰质组显微组分识别模型以及Soft...
以MobileNetV3‑large网络作为基础网络,使用Ghost瓶颈代替原来的瓶颈层,并使用CBAM注意力机制模块代替原来的SE模块,得到改进后的MobileNetV3网络模型,并采用训练集对改进后的MobileNetV3网络模型进行训练,调整网络参数得到煤岩惰质组显微组分识别模型;S3,利用煤岩惰质组显微组分识别模型以及Softmax分类器对煤岩惰质组显微...
第一步修改common.py,增加MobileNetV3模块。 class StemBlock(nn.Module): def __init__(self, c1, c2, k=3, s=2, p=None, g=1, act=True): super(StemBlock, self).__init__() self.stem_1 = Conv(c1, c2, k, s, p, g, act) self.stem_2a = Conv(c2, c2 // 2, 1, 1, 0)...
2.1 将MobileNetv3代码添加到YOLOv5中 2.2新增yaml文件 2.3 注册模块 2.4 执行程序 3.完整代码分享 4.总结 5. 进阶 本专栏所有程序均经过测试,可成功执行 尽管Ultralytics 推出了最新版本的 YOLOv8 模型。但YOLOv5作为一个anchor base的目标检测的算法,YOLOv5可能比YOLOv8的效果更好。注意力机制是提高模型...
本项目借助AI Studio平台,使用PaddlePaddle深度学习框架,在动态图版本的MobileNet V3轻量级网络基础上进行了修改,并实现了大间隔余弦损失函数(Large margin Cosine Loss,LMCL)。 模型训练结束后借助TraceLayer完成动态图向推理模型的转换,随后使用PaddleLite导出.nb模型部署到安卓端,使用PaddlePi导出.kmodel模型部署到嵌入式设...
总体来讲SE模块会增加网络的总参数量,总计算量,因为使用的是全连接层计算量相比卷积层并不大,但是参数量会有明显上升,所以MobileNetV3-Large中的总参数量比MobileNetV2多了2M。 4、MobileNet中的SE模块 SE模块的使用是很灵活的,可以在已有网络上添加而不打乱网络原有的主体结构。
摘要 提出一种基于轻量化神经网络MobilenetV3-large改进的热轧钢带表面缺陷分类算法,通过剪枝、大量削减卷积层数、调整通道大小和步长,以及修改对应的网络参数快速降低了参数量.为弥补修改模型带来的准确率下降的问题,将...展开更多 An improved surface defect classification algorithm for hot-rolled steel strips was ...