基于这个思想,MobileNet v3提出了图4下面的输出模块,对比原始模块,新的输出模型不仅速度大幅提升,而且并没有降低准确率。 图4:原始耗时的输出模块(上)和MobileNet v3重新设计的输出模块(下) MobileNet v3的第二个改变是手动调整输入层之后的卷积核的数量。通过1.2节中的方案搜索出来的网络结构在输入图像之后的Feature ...
上面两张图是MobileNetV2和MobileNetV3的网络块结构。可以看出,MobileNetV3是综合了以下三种模型的思想:MobileNetV1的深度可分离卷积(depthwise separable convolutions)、MobileNetV2的具有线性瓶颈的逆残差结构(the inverted residual with linear bottleneck)和MnasNet的基于squeeze and excitation结构的轻量级注意力模型。综合...
MobileNetV3模块是参考了三种模型:MobileNetV1的深度可分离卷积、MobileNetV2的具有线性瓶颈的反向残差结构(the inverted residual with linear bottleneck)、MnasNe+SE的自动搜索模型。 相关工作 SqueezeNet广泛使用1x1卷积与挤压和扩展模块,主要集中于减少参数的数量。 MobileNetV1采用深度可分离卷积,大大提高了计算效率。
首先来看看MobileNet的整体结构,如上图所示。这个结构其实还是基于VGG的,只是将标准卷积改成了深度可分离卷积而已。但这是标准的MobileNet,有时候基于实际需求,我们可能还得将其进一步简化以得到更少的参数和计算量,对此作者们引入了两个参数:Width Mulitplier和Resolution Multiplier。 Width Mulitplier的...
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基于一种流线型结构使用深度可分离卷积来构造轻型权重深度神经网络。主要用于移动端以及嵌入式设备。模型包含两个权衡延迟和准确率的全局超参数-宽度乘法器(width multiplier)和...
随着端侧算力的提升和模型小型化方案的成熟,将高精度的深度学习模型部署到移动端、嵌入式等终端设备上成为可能。然而,如何在保持模型精度的同时,实现模型的压缩与加速,是开发者们面临的一大挑战。飞桨工程师通过一系列调参技巧,成功地将MobileNetv3-YOLOv3模型压缩70%,推理速度提升1倍,为开发者提供了宝贵的经验和启示...
MobileNetV3 Block 的基本结构如下: 线性瓶颈(Linear Bottleneck):倒残差模块中的第一步是线性瓶颈,它通过 1x1 卷积层来对输入特征图进行通道数的扩张。这个步骤有时也被称为“瓶颈”,因为它增加了通道数,为后续的深度可分离卷积提供更多的信息。 深度可分离卷积(Depthwise Separable Convolution):在线性瓶颈之后,Mobil...
MobileNetV3 中还有一个有趣的优化,则是重新设计了体系结构中一些运行成本较高的层。第二代 MobileNetV2 中的一些层是模型准确性的基础,但也引入了潜在变量。通过合并一些基本的优化功能,MobileNetV3 能够在不牺牲准确性的情况下,删除 MobileNetV2 体系结构中三个运行成本较高的层。 因此,MobileNetV3 相比以前的架构...
MobileNetv3是一种轻量级的卷积神经网络模型,专为移动设备设计,具有较低的参数量和计算复杂度。而YOLOv3则是一种实时目标检测算法,具有较高的检测速度和精度。将两者结合,形成的MobileNetv3-YOLOv3模型,既具有轻量级的特点,又具备强大的目标检测能力。 二、模型压缩与加速技术 剪枝 剪枝是一种常用的模型压缩技术,通过...
模型介绍: MobileNet网络专注于移动端或者嵌入式设备中的轻量级CNN,相比于传统卷积神经网络,在准确率小幅度降低的前提下大大减少模型参数与运算量。传统卷积与DW卷积(Depthwise Conv)的差异,在传统卷积中,每个卷积核的channel与输入特征矩阵的channel相等(每个卷积核都会与输入特征矩阵的每一个维度进行卷积运算),输出特征...