随着计算机视觉技术的迅速发展,模型的复杂度与计算需求日益增加。为了处理移动设备和边缘计算的局限性,轻量级模型如MobileNet应运而生。本文将探讨如何使用PyTorch实现MobileNet,并提供代码示例。 MobileNet简介 MobileNet是一种高效的卷积神经网络(CNN)架构,特别设计用于移动和边缘设备。其核心思想是使用深度可分离卷积(depthwis...
MobileNetV1-V3结构解读及代码解析 根据百度paddle相关的代码将MobileNet改成pytorch代码,其中包含一个花分类数据集,配好环境后可直接训练分类任务,文章最后介绍如何使用自己的数据集训练模型【代码】(lwok)。 前言 MobileNet系列模型是轻量级模型,主要可以用于图像分类领域,并且有着不错的分类效果,但同样作为backbone也可以...
通常在使用pytorch训练神经网络时,DataLoader模块是整个网络训练过程中的基础前提且尤为重要,其主要作用是根据传入接口的参数将训练集分为若干个大小为batch size的batch以及其他一些细节上的操作。一个典型的数据加载以及batch训练过程如下:(其中的args后面会详细解释) loader = torch.utils.data.DataLoader(args) for da...
模型分为Large和Small,在ImageNet 分类任务中和V2相比,Large正确率上升了 3.2%,计算延时还降低了 20%。 MobileNetV3代码实现(pytorch): https://wanghao.blog.csdn.net/article/details/121607296 数据增强Cutout和Mixup 为了提高成绩我在代码中加入Cutout和Mixup这两种增强方式。实现这两种增强需要安装torchtoolbox。安...
3 PyTorch实现 本来计划是想在今天讲EfficientNet PyTorch的,但是发现EfficientNet是依赖于SENet和MobileNet两个网络结构,所以本着本系列是给“小白”初学者学习的,所以这一课先讲解MobileNet,然后下一课讲解SENet,然后再下一课讲解EfficientNet,当然,每一节课都是由PyTorch实现的。
因为放弃tensorflow超级久了,也不想再去用它,因为明明很简单用pytorch十几行作出的代码,tensorflow的版本完全看不懂,我这个菜鸡还是老老实实刨地吧。mobilenet的代码网上一大堆,我把我写的贴出来吧,论文简单易读,连我这种英语渣渣两天就看完了。 mobelnet的代码如下。
PyTorch 实现MobileNetV1用于图像分类 本实验主要介绍了如何在昇腾上,使用pytorch对经典的MobileNetV1模型在公开的CIFAR10数据集进行分类训练的实战讲解。内容包括MobileNetV1模型特点介绍、MobileNetV1网络架构剖析与MobileNetV1网络模型代码实战分析等等。 本实验的目录结构安排如下所示: ...
torch的mobilenet代码:https://github.com/pytorch/vision/blob/main/torchvision/models/mobilenetv3.py 首先尝试了x2paddle转换,转换失败后用飞桨PaddleClas里面找到的mobilenetv3的代码进行对齐。 飞桨比torch多了一层conv 发现模型第二层,飞桨比torch多了一层1*1conv 。查找两者代码的差别。这里碰到了较多的问题。
以上代码采用的是跟PyTorch官方模型一样的模型结构,在_make_layers函数中构建了7个Block块,每个Block块都是跟MobileNetV2一样的结构,通过自定义一个Block类来实现。在forward函数中,通过调用这7个Block块的方式构建整个网络的结构。在最后的分类层中,采用了一个线性层。