MobileNet系列之MobileNet_v3 导言: 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。 本文来源于公众号CV技术指南...
从头训练了一个新的架构搜索,找到了初始的 seed 模型,然后应用 NetAdapt 和其他优化来获得最终的 MobilenetV3-Small 模型。 NetAdapt 搜索层结构 $$ \frac{ΔACC}{ΔLatency} $$ 给定一个 K conv and FC layers 的网络 Net,在每一步的结构更改中,需要减少一个给定个值 deltaR,然后调整每层的卷积核数,生成...
MobileNetV3由硬件感知网络结构搜索(NAS)、NetAdapt搜索算法和手工设计网络架构共同完成。本文展示了如何用自动化搜索算法和手工设计两种互补的方式达到超越SOTA的模型。通过这种方式创建了MobileNetV3-Large and MobileNetV3-Small两个模型,适用于计算资源高/低的场景。MobileNetV3-Large比MobileNetV2提高3.2%的准确率的同时,...
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...
之所以简单说,是因为我现在也不太懂 。总体而言,先使用NAS 算法,优化每一个 block,得到大体的网络结构,然后使用NetAdapt 算法来确定每个 filter 的 channel 的数量。由于small model 的精度以及耗时影响相对较大,MobileNetV3-large 和 MobileNetV3-small 是分别使用 NAS 设计的。具体过程如下:...
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。所以在上面的网络模型中,...
V3设计了两种体量的模型,Large和Small,都是经过 NAS和优化后的。SE: 该块中是否存在挤压和激发。NL表示所使用的非线性类型。HS: h-swish, RE: ReLU。NBN:无批处理归一化, S: 步幅, exp size:第一个1x1升维维数。 实验结果 MobileNet模型总结 •MobileNet v1:提出了 Depthwise Separable Convolutions(深度可...
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。 首先对于模型结构的探索和优化来说,网络搜索是强大的工具。研究人员首先使用了神经网络搜索功能来构建全局的网络结构,随后利用了NetAdapt算法来对每层的核数量进行优化。 对于全局的网络结构搜索,研究人员使用了与Mnasnet...
MobileNetV3提出了MobileNetV3-Large和MobileNetV3-Small两个版本 其主要差别是在层数和通道上数量上。其中s和v2一样表示卷积的步长,SE表示是否包含SE层,NL表示采用的激活函数,out为输出通道数。 六、代码实现 #!/usr/bin/env python # -- coding: utf-8 -- ...
通过这个新的权重因子,我们从头开始一个新的架构搜索,以找到初始种子模型,然后应用NetAdapt和其他优化来获得最终的MobileNetV3-Small模型 2.2反转残差结构和线性瓶颈层 MobileNetV3在架构上进行了一些修改,以降低某些较慢层的延迟,同时保持准确性。这些修改超出了当前搜索空间的范围。第一项修改重新设计了网络的最后几层是...