MobileNetV3的网络结构 MobileNetV3定义了两个模型: MobileNetV3-Large和MobileNetV3-Small。V3-Large是针对高资源情况下的使用,相应的,V3-small就是针对低资源情况下的使用。两者都是基于之前的简单讨论的NAS。 MobileNetV3-Large MobileNetV3-Small 就像之前所说的:只有在更深层次使用h-swish才能得到比较大的好处。所...
通过上面的方式,最终得到的MobileNet v3-Large和MobileNet v3-Small的结构分别如表1和表2所示。其中SE表示是否使用Squeeze-and-excitation操作。NL表示激活函数的类型,类型RE表示ReLU,HS表示h-swish。s表示步长,NBN表示不使用batch normalization操作。 表1:MobileNet v3-Large 表2:MobileNet v3-Small 1.4 Lite R-ASPP...
MobileNetV3_Large预训练权重 mobilenet预训练模型 一、背景介绍 自2012年AlexNet问世以来,CNN被设计得越来越深,越来越复杂,对硬件的要求也就随之提高,而且这些大型网络都是以准确率为导向设计的,很少考虑到效率的优化。但是在实际生活的一些应用中(比如自动驾驶、增强现实等),不仅硬件受限制,而且注重效率,所以越...
MobileNetV3_Large预训练权重 mobilenet预训练模型 一、背景介绍 自2012年AlexNet问世以来,CNN被设计得越来越深,越来越复杂,对硬件的要求也就随之提高,而且这些大型网络都是以准确率为导向设计的,很少考虑到效率的优化。但是在实际生活的一些应用中(比如自动驾驶、增强现实等),不仅硬件受限制,而且注重效率,所以...
MobileNetV3定义了两个模型:MobileNetV3-Large和MobileNetV3-Small。V3-Large是针对高资源情况下的使用,相应的,V3-small就是针对低资源情况下的使用。两者都是基于之前的简单讨论的NAS。 MobileNetV3-Large MobileNetV3-Small 就像之前所说的:只有在更深层次使用h-swish才能得到比较大的好处。所以在上面的网络模型中,不...
https://github.com/xiaolai-sqlai/mobilenetv3 主要特点 论文推出两个版本:Large 和 Small,分别适用于不同的场景; 使用NetAdapt算法获得卷积核和通道的最佳数量; 继承V1的深度可分离卷积; 继承V2的具有线性瓶颈的残差结构; 引入SE通道注意力结构; 使用了一种新的激活函数h-swish(x)代替Relu6,h的意思表示hard;...
MobileNet系列之MobileNet_v3 导言: 继MobileNet_v1和v2提出后,在2019年,MobileNet_v3在众人的期盼下出来了,MobileNet_v3论文提出了两个模型,MobileNet_v3-Large和MobileNet_v3-small,其主要区别在于层数不同(其余设计都一样),此外还包括一个用于语义分割的MobileNet_v3-Large LRASPP模型。
MobileNetV3 定义为两个模型:MobileNetV3Large 和 MobileNetV3-Small。这些模型分别针对高资源和低资源用例。 表1为MobileNetV3-Large模型,表2为MobileNetV3-Small模型。 SE 表示该块中是否存在 Squeeze-And-Excite。 NL 表示使用的非线性类型。这里,HS 表示 h-swish,RE 表示 ReLU。
与MobileNetV2相比,MobileNetV3-Large在ImageNet分类上的准确率提高了3.2%,同时延迟降低了15%。与MobileNetV2相比,MobileNetV2- small的准确率高4.6%,同时延迟降低了5%。MobileNetV3-Large检测速度比MobileNetV2快25%,在COCO检测上的精度大致相同。MobileNetV3-Large LR-ASPP的速度比MobileNetV2 R-ASPP快30%,在城市...
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%。 MobileNetV3-large 用于目标检测,在COCO数据集上检测精度与MobileNetV2大致相同,但速度提高了25%。 在Cityscapes语义分割任务中,新设计的模型MobileNetV3-Large LR-ASPP 与 MobileNetV2 ...