在SENet[9]中,squeeze-and-excite的通道数是卷积通道数的1/16,MobileNet v3改成了1/4。 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...
复现MobileNet v3 Large 图2. MobileNet v3 Large def mobilenet_v3_large(reduced_tail=False, num_classes=1000, pretrained=False, init_weights=False): width_multi = 1.0 bneck_conf = partial(InvertedResidualConfig, width_multi=width_multi) adjust_channels = partial(InvertedResidualConfig.adjust_channel...
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...
这样调整后,作者发现,在准确率方面没有发生很大的变化,但是节省了7毫秒(占推理过程的11%)的执行时间。 MobileNet V3-Large网络结构 注意:在第一个bneck中,并没有使用1 × 1 1\times11×1对卷积进行升维操作。
更快的推理速度:MobileNetV3通过增加Squeeze-and-Excitation模块和hard-swish非线性激活函数,提高了模型的计算效率,加快了推理速度。 更少的参数和计算量:MobileNetV3在保持准确率不变的情况下,参数数量和计算量比MobileNetV2都要少。 支持多种模型结构:MobileNetV3除了提供标准版模型外,还提供了Small模型和Large模型,可以...
MobileNetV3经过了V1和V2前两代的积累,性能和速度都表现优异,受到学术界和工业界的追捧,无疑是轻量级网络的“抗把子“。MobileNetV3 参数是由NAS(network architecture search)搜索获取的,又继承的V1和V2的一些实用成果,并引人SE通道注意力机制,可谓集大成者。本文以应用为主,结合代码剖析MobileNetV3的网络结构,不会...
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。
Model Architecture MobileNetV2 unit包含stride=1和stride=2两种。 MobileNetV2的整体结构如表2所示,通过堆叠图4d的结构进行构建,首层使用普通的卷积层,另外也可以通过宽度缩放因子和分辨率缩放因子来进行准确率和时延之间的trade off。 Experiments
MobileNetV3 网络结构! 这就是今天的主角了! 使用上述搜索机制和网络改进,最终谷歌得到的模型是这样(分别是MobileNetV3-Large和MobileNetV3-Small): 内部各个模块的类型和参数均已列出。 谷歌没有公布用了多少时间搜索训练。 目前谷歌还没有公布MobileNetV3的预训练模型,不过读者可以按照上述结构构建网络在ImageNet上训练...
Model Architecture MobileNetV2 unit包含stride=1和stride=2两种。 MobileNetV2的整体结构如表2所示,通过堆叠图4d的结构进行构建,首层使用普通的卷积层,另外也可以通过宽度缩放因子和分辨率缩放因子来进行准确率和时延之间的trade off。 Experiments