图6 MobileNet_V3网络结构 图6中exp size表示倒置残差结构的通道数,out表示输入到线性瓶颈时特征层的通道数。SE表示是否引入注意力机制,NL表示激活函数种类(HS表示h-swish,RE表示RELU),s表示步长。 最终实验结果表明MobileNetV3-Large在ImageNet分类上的准确度与MobileNetV2相比提高了3.2%,同时延迟降低了15%。 4 参...
图7 MobileNet_V3网络结构 图7中exp size表示倒置残差结构的通道数,out表示输入到线性瓶颈时特征层的通道数。SE表示是否引入注意力机制,NL表示激活函数种类(HS表示h-swish,RE表示RELU),s表示步长。最终实验结果表明MobileNetV3-Large在ImageNet分类上的准确度与MobileNetV2相比提高了3.2%,同时延迟降低了15%。 参考文献...
图6 MobileNet_V3网络结构 图6中exp size表示倒置残差结构的通道数,out表示输入到线性瓶颈时特征层的通道数。SE表示是否引入注意力机制,NL表示激活函数种类(HS表示h-swish,RE表示RELU),s表示步长。 最终实验结果表明MobileNetV3-Large在ImageNet分类上的准确...
exp size 表示 bneck 中第一个升维的 1 × 1 1 \times 11×1 卷积输出的维度,SE 表示是否使用注意力机制,NL 表示当前使用的非线性激活函数,s 为步距 stride。bneck 后面跟的就是 DW 卷积的卷积核大小。注意最后有一个 NBN 表示分类器部分的卷积不会去使用 BN 层。 还需要注意的是第一个 bneck 结构...
图6中exp size表示倒置残差结构的通道数,out表示输入到线性瓶颈时特征层的通道数。SE表示是否引入注意力机制,NL表示激活函数种类(HS表示h-swish,RE表示RELU),s表示步长。 最终实验结果表明MobileNetV3-Large在ImageNet分类上的准确度与MobileNetV2相比提高了3.2%,同时延迟降低了15%。
exp size:升维的卷积,给的值是多少,就利用1 * 1的卷积升维; SE:代表是否使用注意力机制; NBN:表示不适用BN结构 注意:第一个bneck和输入特征矩阵的channel是一样的,并没有升维,所以在第一个bneck中是没有第一个1 * 1的卷积层的,直接对特征矩阵进行DW操作的...
se注意力机制模块,fc1的节点个数是输入矩阵的channel数的1/4,而fc2的节点个数和输入矩阵的channel数一样,得到的(0.5,0.6)就是权重,乘以原始矩阵即可。 又做了2点改动。 v2基本使用的是relu6,v3使用h-sigmod和h-swish了。 exp_size指的是第一层的1*1卷积升高的维度倍数。
exp size表示第一个1*1升维的卷积核个数 #out表示1*1降维的卷积核个数。 ==注意:第一个bneck的input_channel和exp size的channel的大小一致,所以第一个bneck中没有1*1升维的卷积核。== 5、Tensorflow代码复现MobileNetV3结构。 importtensorflowastfimporttensorflow.keras.layersaslayersfromtensorflow.keras.model...
exp size 1x1升维卷积后的channel维度 1x1 降维后的channel对应out 数值 HS hard-swish RE Relu NBN 不使用BN,直接使用1x1卷积结构 第一个bneck结构输入和输出channel=16,没有使用1x1卷积升维,直接dw卷积再1x1卷积降维 stride=1,input channel=output channel 才有shoutcut连接 ...
6.exp size代表的是第一个升维的卷积要将维度升到多少,exp size多少,我们就用第一层1x1卷积升到多少维。 7.SE表示是否使用注意力机制,只要表格中标√所对应的bneck结构才会使用我们的注意力机制,对没有打√就不会使用注意力机制 8.NBN 最后两个卷积的operator提示NBN,表示这两个卷积不使用BN结构,最后两个卷积...