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,生成一个 ...
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 v3-Large和MobileNet v3-Small的结构分别如表1和表2所示。其中SE表示是否使用Squeeze-and-excitation操作。NL表示激活函数的类型,类型RE表示ReLU,HS表示h-swish。s表示步长,NBN表示不使用...
MobileNetV3的网络结构 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...
基于MobileNetV3_small的行车环境下天气及时间分类 一、项目简介 二、数据来源及分析 2.1 解压训练数据集 三、数据读取 3.1 ImageNet数据集格式说明 3.2 获取ImageNet格式的数据集 3.3 定义训练/验证图像处理流程transforms及数据集加载 四、模型训练 4.1 模型选择与调用 4.2 训练可视化 五、模型的预测 六、总结 参考...
通过这个过程,我们创建了两个新的发布的MobileNet模型:MobileNetV3-Large和MobileNetV3-Small,它们针对高资源和低资源用例。然后将这些模型应用于目标检测和语义分割。针对语义分割(或任何密集像素预测)任务,我们提出了一种新的高效分割解码器Lite reduce Atrous Spatial Pyramid Pooling (LR-ASPP)。我们实现了移动分类、...
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。
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...
MobileNet V3-Small网络结构图可视化结果见推文最后的图片。 实验 分类都在ImageNet上面进行测试,并将准确率与各种资源使用度量(如推理时间和乘法加法(MAdds))进行比较。推理时间在谷歌Pixel-1/2/3系列手机上使用TFLite运行测试,都使用单线程大内核。下面的Figure1展示了性能和速度的比较结果。
简介: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。
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。