MobileNet v3 small版本的完整结构如下图所示: 图9 MobileNet v3 Small结构图 图9中,exp size表示经Inverted bottleneck中第一个1x1卷积输出的通道数(该值除以输入通道数就等于扩张系数,对应于图5中的参数t);SE表示该层是否采用SE block结构;NL表示非线性激活函数,其中RE表示ReLU6,HS表示Hard-Swish;s表示步长。
classMobileNetV3_Small(nn.Module):def__init__(self,num_classes=1000):super(MobileNetV3_Small,self).__init__()self.conv1=nn.Conv2d(3,16,kernel_size=3,stride=2,padding=1,bias=False)self.bn1=nn.BatchNorm2d(16)self.hs1=hswish()# block参数: kernel_size, in_size, expand_size, out_si...
MobileNet_v3仍然采用了MobileNet_v2中的倒残差结构(Inverted Residuals),同时引入了MnasNet中的注意力机制,这也就是论文中的bneck,论文中提出了两种模型,分别为MobileNetV3-Small以及MobileNetV3-large,本文代码实现的是MobileNetV3-large。 二、网络结构 (一)hard-swish激活函数 hard-swish是对swish激活函数做了优化,...
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 是stride...
参数量和计算量 1、**标准卷积** 2、**深度可分离卷积**✨✨✨ MobileNetV1的网络结构及效果 MobileNetV2 Linear Bottlenecks✨✨✨ Inverted Residuals✨✨✨ MobileNetV2的网络结构及效果 MobileNetV3 新增SE模块✨✨✨ 重新设计耗时层结构 ...
MobileNetV3-Small网络结构图 参数同上。 六、Experiments—实验 6.1 Classification—分类 6.1.1 Training setup—训练设置 翻译 由于已经成为标准,我们在所有分类实验中都使用ImageNet[36],并将准确度与各种资源使用度量(如延迟和乘法加法(MAdds))进行比较。 我们在4x4 TPU Pod[22]上使用0.9动量的标准tensorflow RMSPr...
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。
上图展示了MobileNetV3的网络结构图。large和small的整体结构一致，区别在于基本单元bneck的个数及内部参数，主要体现在通道数目的不同。参数设置如上表所示。bneck是网络的基本结构，SE代表是否使用通道注意力机制，NL代表激活函数类型（HS/h-swish、RE/ReLU），NBN表示没有BN操作，s表示卷积stride操作用于...
MobileNet-v3可以说是轻量化网络的集大成者,所以在介绍MobileNet-v3之前我们有必要了解一下目前的一些轻量化网络及特点。 1.轻量化网络 在移动端部署深度卷积网络,无论什么视觉任务,选择高精度的计算量少和参数少的骨干网是必经之路。轻量化网络是移动端的研究重点,目前的一些主要的轻量化网络及特点如下: ...