然后再使用Layer-wise对这个种子模型进行微调,最终得到的是Mobilenet v3-Small。 1.2.2 NetAdapt for Layer-wise Search MobileNet v3的层级别的搜索使用的是NetAdapt[3]提出的策略,NetAdapt是一个局部优化方法,局部优化是指它可以只对一个网络的部分层进行优化。NetAdapt的优化流程如图3所示。首先我们需要一个种子网络,...
(b) MobileNet_V3 Small 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...
整体结构 上图为MobileNetV3的网络结构图,large和small的整体结构一致,区别就是基本单元bneck的个数以及内部参数上,主要是通道数目。 small和large版本参数 上表为具体的参数设置,其中bneck是网络的基本结构。SE代表是否使用通道注意力机制。NL代表激活函数的类型,包括HS(h-swish),RE(ReLU)。NBN 代表没有BN操作。s...
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...
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...
super(MobileNetV3, self).__init__() # 继承初始化方法 self.num_classes = num_classes # 类别数量 assert model_size in ["small", "large"] # 模型尺寸,仅支持small和large两种 self.model_size = model_size # 模型尺寸选择 if self.model_size == "small": # 如果是small模型 ...
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。
Modle3网络架构 mobilenetv3网络结构 MobileNetV3是由Google在2019年3月21日提出的网络架构,参考arXiv的论文,其中包括两个子版本,即Large和Small。 源码参考:https://github.com/SpikeKing/mobilenet_v3/blob/master/mn3_model.py 重点: PyTorch实现MobileNetV3架构;...
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...
MobileNet_V3 MobileNet_V3发布于2019年,依旧结合了V1的深度可分离卷积、V2的倒置残差和线性瓶颈层,同时采用了注意力机制,利用神经结构搜索进行网络的配置和参数。 V3分为两个版本,分别为MobileNet_V3 Large和MobileNet_V3 Small,分别适用于对资源不同要求的情况。