考虑到模型的速度与准确率的权衡,在MobileNet v3中作者使用前半部分图像尺寸较大的时候使用了速度更快的ReLU(不是ReLU6),而在后半部分使用了准确率更高的s-wish。 1.3.3 修改SE块 在SENet[9]中,squeeze-and-excite的通道数是卷积通道数的1/16,MobileNet v3改成了1/4。 通过上面的方式,最终得到的MobileNet ...
5.2 V3_Small 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, ...
模型可以采用如下代码进行定义: paddlex.cls.MobileNetV3_small(num_classes=1000) num_classes (int): 分类类别数。默认为1000。 模型的训练接口如以下代码所示: train(self, num_epochs, train_dataset, train_batch_size=64, eval_dataset=None, optimizer=None, save_interval_epochs=1, log_interval_steps...
从2012年AlexNet网络提出获得image net分类任务第一名后,深度学习模型迅速发展,网络层数不断加深,2015年提出的ResNet的准确率首次超越人类,但同时网络层数也达到了152层。 MobileNet系列是谷歌推出的轻量级网络模型,旨在不过多牺牲模型性能的同时大幅度减小模型的尺寸和加快模型的运算速度。 MobileNet V1 MobileNet V1基于...
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。
其实MobileNetV3中的large与small模型没有特别大的区别,主要的区别是通道数的变化与bneck的次数。 large结构.png small结构.png 如何看懂这个表呢?我们从每一列出发: 第一列Input代表mobilenetV3每个特征层的shape变化; 第二列Operator代表每次特征层即将经历的block结构,我们可以看到在MobileNetV3中,特征提取经过了许多...
MobileNet_V3发布于2019年,依旧结合了V1的深度可分离卷积、V2的倒置残差和线性瓶颈层,同时采用了注意力机制,利用神经结构搜索进行网络的配置和参数。 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...
分别适用于对资源不同要求的情况,论文中提到,mobilenet-v3 small在imagenet分类任务上,较mobilenet-v2,精度提高了大约3.2%,时间却减少了15%,mobilenet-v3 large在imagenet分类任务上,较mobilenet-v2,精度提高了大约4.6%,时间减少了5%,mobilenet-v3 large 与v2相比,在COCO上达到相同的精度,速度快了25%,同时在分割...
Small版本共有12个bottleneck层,一个标准卷积层,两个逐点卷积层。 MobileNetV3中引入了5×5大小的深度卷积代替部分3×3的深度卷积。引入Squeeze-and-excitation(SE)模块和h-swish(HS)激活函数以提高模型精度。结尾两层逐点卷积不使用批规范化(Batch Norm),MobileNetV3结构图中使用NBN标识。
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; ...