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 self.feature = ...
Figure2 MobileNet-v3卷积结构 图2为论文的核心算法,在MobileNet-v2的基础上添加了Squeeze-and-Excite(红色框),SE算法首先对特征图进行平均池化(无论此时的特征图大小是多少,都池化为1x1的大小),后接两个全连接层,第一个全连接层的激活函数为ReLU6,输出通道采用输入通道数的1/4,第二个全连接层的激活函数采用H...
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_stride is None: large_stride = [1, 2, 2, 2] assert isinstance(large_str...
MobileNetV3有2个子结构,一个是MobileNetV3-Large网络层次定义如下: MobileNetV3-Large结构如上,SE代表使用Squeeze-And-Excite块(注意力机制),NL为使用非线性激活函数,其中HS使用h-swish激活函数,RE代表使用Relu激活函数,NBN代表不使用BN层,s代表卷积核的移动步长 另外一个子结构是MobileNetV3-Small网络层次定义如下: h...
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; h-swish和h-sigmoid的设计; ...
代码:https://github.com/dailonggang/Deep-Learing-classification-Pytorch/tree/main/MobileNetv3 仓库还对分类的文章进行了汇总,有需要的可以浏览。 我们都知道深度卷积神经网络在计算机视觉中的应用取得了巨大的成功,但是这些深度神经网络需要巨大的计算开销和内存开销,阻碍了在资源场景受限场景下的使用和移动端的部署,...
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; h-swish和h-sigmoid的设计; ...
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 ...
3-3 MobileNetV3 网络结构 4 实验结果 4-1 图像分类(Classification) 4-2 目标检测(Detection) 4-3 语义分割(Semantic Segmentation) Lite R-ASPP结构: PyTorch代码: import torch import torch.nn as nn import torchvision class HardSwish(nn.Module): ...
v3 small的结构 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, expan...