新的MobileNet单元; SE结构和Residual结构; Last Stage:提前Avg Pooling,和使用1x1卷积; 网络结构: 整体架构 MobileNetV3的网络结构可以分为三个部分: 起始部分:1个卷积层,通过3x3的卷积,提取特征; 中间部分:多个卷积层,不同Large和Small版本,层数和参数不同; 最后部分:通过两个1x1的卷积层,代替全连接,输出类别; ...
MobileNet v3使用的是Block-wise Search和Layer-wise Search结合的模型结构搜索方案。所谓Block-wise Search是指通过强化学习搜索这个块内具体的结构细节。而Layer-wise Search是指固定一个网络的整体结构,然后单独对网络的一层进行学习。因此在介绍这两个搜索策略之前,我们首先需要知道MobileNet v3参考了哪些网络结构。 1....
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...
上面两张图是MobileNetV2和MobileNetV3的网络块结构。可以看出,MobileNetV3是综合了以下三种模型的思想:MobileNetV1的深度可分离卷积(depthwise separable convolutions)、MobileNetV2的具有线性瓶颈的逆残差结构(the inverted residual with linear bottleneck)和MnasNet的基于squeeze and excitation结构的轻量级注意力模型。综合...
MobileNet v3发表于2019年,该v3版本结合了v1的深度可分离卷积、v2的Inverted Residuals和Linear Bottleneck、SE模块,利用NAS(神经结构搜索)来搜索网络的配置和参数。 mobilenet-v3提供了两个版本,分别为mobilenet-v3 large 以及mobilenet-v3 small,分别适用于对资源不同要求的情况,论文中提到,mobilenet-v3 small在imagene...
1、不改变图像空间结构 全连接层会破坏图像的空间结构,例如把维度拼接成一个一维数组, 而1* 1卷积层不会破坏图像的空间结构,保留图像局部特征,卷积具有空间位置不变性。 2、输入可以是任意尺寸 全连接层的输入尺寸是固定的,因为全连接层的参数个数取决于图像大小,需要预先设定好,而卷积层的输入尺寸是任意的,因为...
MobileNet V1是一种基于流水线结构,使用深度可分离卷积构建的轻量级神经网络,并通过两个超参数的引入使得开发人员可以基于自己的应用和资源限制选择合适的模型。 从概念上来说,MobileNetV1正试图实现两个基本目标,以构建移动第一计算视觉模型: 1,较小的模型,参数数量更少; ...
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...
MobileNetV3 Definitions 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。
MobileNetV2基于inverted residual with linear bottleneck进行轻量级网络构建,整体的结构都挺创新的,包括Inverted residuals以及expansion layer,linear Bottlenecks的分析也很有启发意义,到现在很多终端算法仍是以MobileNetV2作为主干网络。 MobileNetV3 论文: Searching for MobileNetV3 ...