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_Large预训练权重 mobilenet预训练模型 一、背景介绍 自2012年AlexNet问世以来,CNN被设计得越来越深,越来越复杂,对硬件的要求也就随之提高,而且这些大型网络都是以准确率为导向设计的,很少考虑到效率的优化。但是在实际生活的一些应用中(比如自动驾驶、增强现实等),不仅硬件受限制,而且注重效率,所以...
具体MobileNet-v3结构如下图所示,图4为MobileNet-v3-Large结构,图5为MobileNet-v3-Small结构,其中SE表示的是是否进行Squeeze-and-Excite操作,NL表示的是是否进行非线性激活,其中HS表示的是h-swish激活,RE表示的是ReLU激活,NBN表示的是不进行批量标准化,S为步长。 Figure4 MobileNetV3-Large 具体MobileNet-v3-Large代...
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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,...
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。
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...
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,...
('./output/train/20230821-105452-mobilenetv3_large_100-224/checkpoint-1.pth.tar', 0.0) ('./output/train/20230821-105452-mobilenetv3_large_100-224/checkpoint-2.pth.tar', 0.0) ('./output/train/20230821-105452-mobilenetv3_large_100-224/checkpoint-3.pth.tar', 0.0) ('./output/train/...
图像识别模型以MobileNetV3-Large l2]模型为基础进行模型搭建，其采用深度可分离卷积、倒残差 结构、轻量级注意力结构以及hard_swish激活函数进行结合，实现了用户输入一张待识别的垃圾图片，通过图像识别 模型的预测，能够有效反馈出该图像的具体分类结果。文本 识别模型以LSTM模型[M|为基础进行模型搭建，并采用了 word_...