MobileNet_v3-small比MobileNet_v2在时延接近的情况下,高了6.6%的精度。 MobileNet_v3-Large在COCO数据集检测上,在比v2快了25%,而精度却几乎一样。 MobileNet_v3-Large LRASPP比MobileNet_v2 RASPP在Cityscapes分割数据集上快了34%。应该可以说是不负众望了。 MobileNet_v3主要内容 MobileNet_v3着眼于赋予设备高效...
最终MobileNet_V3结构如图6所示。 (a) MobileNet_V3 Large (b) MobileNet_V3 Small 图6 MobileNet_V3网络结构 图6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-La...
MobileNetV3分为MobileNetV3-Large和MobileNetV3-Small两个版本。 Experiments 论文的实验很充分,这里只贴了部分任务的主要实验结果,其它可以查看原文。 论文对比MobileNetV3与其它网络在图像分类上的性能。 论文对比MobileNetV3与其它网络在目标检测上的性能。 Conclusion MobileNetV3首先使用AutoML方法获取到最优的网络结构,再...
简介: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。 MobileNet_v3成就 MobileNet_v3-Large在ImageNet分类中实现...
(a) MobileNet_V3 Large (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Mobil...
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...
使用Google Pixel-1手机测试,MobileNet各版本都能保持运行时间在120ms以下,最新版MobileNetV3-Large运行时间达到66ms,参数量和计算量更低的MobileNetV3-Small更是能达到22ms;GoogleNet运行速度约为250ms,而VGG-16由于一次性需要加载至内存的空间已超过500MB,手机系统会报内存溢出错误导致无法运行。
MobileNetV3首先使用MnasNet的platform-aware NAS进行每个block的层结构搜索,再将搜索结果按照预设的网络结构搭建起来,有兴趣的可以去看看公众号的讲解。platform-aware NAS主要是以准确率和实际时延的加权ACC(m)×[LAT(m)/TAR]wACC(m)×[LAT(m)/TAR]w作为优化指标,逼近帕累托最优(准确率和时延分别不能再...
MobileNet系列很重要的轻量级网络家族,出自谷歌,MobileNetV1使用深度可分离卷积来构建轻量级网络,MobileNetV2提出创新的inverted residual with linear bottleneck单元,虽然层数变多了,但是整体网络准确率和速度都有提升,MobileNetV3则结合AutoML技术以及人工微调进行更轻量级的网络构建undefined ...
轻量级网络模型MobileNet发展脉络(V1-V2-V3) 卷积神经网络发展 卷积神经网络被广泛应用在图像分类、目标检测等视觉任务中,并取得了巨大的成功。然而,卷积神经网络通常需要较大的运算量和内存占用,在移动端以及嵌入式设备等资源受限的环境中受到限制,因此需要进行网络压缩。从2012年AlexNet网络提出获得image net分类任务第...