基于MobileNetV3_small的行车环境下天气及时间分类 一、项目简介 二、数据来源及分析 2.1 解压训练数据集 三、数据读取 3.1 ImageNet数据集格式说明 3.2 获取ImageNet格式的数据集 3.3 定义训练/验证图像处理流程transforms及数据集加载 四、模型训练 4.1 模型选择与调用 4.2 训练可视化 五、模型的预测 六、总结 参考...
4.新的高效分割解码器: •MobileNetV3-Large •MobileNetV3-Small 更新Block 1.加入SE模块 在V3中使用(squeeze-and-excite,SE) 模块,将 expansion layer的channel变为原来的1/4,即提高了精度,也没有增加时间消耗。并且SE结构放在了depthwise 之后。实质为引入了一个 channel 注意力机制。 2.更新了激活函数 ha...
class MobileNetV3_rec(nn.Module): def __init__(self, in_channels=3, model_name="small", scale=0.5, large_stride=None, small_stride=None, num_classes=0, **kwargs): super(MobileNetV3_rec, self).__init__() if small_stride is None: small_stride = [2, 2, 2, 2] if large_stri...
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...
之所以简单说,是因为我现在也不太懂 。总体而言,先使用NAS 算法,优化每一个 block,得到大体的网络结构,然后使用NetAdapt 算法来确定每个 filter 的 channel 的数量。由于small model 的精度以及耗时影响相对较大,MobileNetV3-large 和 MobileNetV3-small 是分别使用 NAS 设计的。具体过程如下:...
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,...
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;...
设置logdir,logdir的路径为训练代码中save_dir指定的目录下的vdl_log目录,例如output/mobilenetv3_large_ssld/vdl_log 点击下方『启动VisualDL服务按钮』,再『打开VisualDL』即可 In [19] num_classes = len(train_dataset.labels) model = pdx.cls.MobileNetV3_small_ssld(num_classes=num_classes) model.train(...
MobileNet V3-Small网络结构图可视化结果见推文最后的图片。 实验 分类都在ImageNet上面进行测试,并将准确率与各种资源使用度量(如推理时间和乘法加法(MAdds))进行比较。推理时间在谷歌Pixel-1/2/3系列手机上使用TFLite运行测试,都使用单线程大内核。下面的Figure1展示了性能和速度的比较结果。
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...