论文地址:openaccess.thecvf.com/c 该论文发布于2019年的ICCV,通过神经结构搜索(Neural Architecture Search,NAS)方法自动优化了MobileNet的网络架构。MobileNet v3综合了之前版本的优势,包括深度可分离卷积、具有线性瓶颈的倒置残差结构等。MobileNet v3在保持较低计算复杂度的同时,实现了更高的性能。 论文总览: 在Mobile...
两个不同的版本适用于不同的场景。 bneck为MobileNetV3特有的结构,也就是具有线性瓶颈的逆残差结构、深度可分离卷积、轻量级的注意力模型、利用h-swish代替swish函数为一体的特殊结构,SE代表是否使用通道注意力机制,NL代表激活函数类型,有HS(h-swish)和RE(ReLU),NBN代表没有BatchNormalization,S为Stride。
MobileNetV3的结构特色包括：具有线性瓶颈的逆残差结构、深度可分离卷积、轻量级注意力模型与h-swish激活函数的集成。SE代表是否使用通道注意力机制，NL代表激活函数类型（HS或RE），NBN表示无批量归一化，S为步长。这些设计共同构成了MobileNetV3高效、灵活的架构，为移动端提供高性能的神经网络解决方案。
论文: Searching for MobileNetV3 论文地址:http://arxiv.org/pdf/1905.02244.pdf Introduction MobileNetV3基于AutoML构建,再人工微调对搜索结果进行优化,搜索方法使用了platform-aware NAS以及NetAdapt,分别用于全局搜索以及局部搜索,而人工微调则调整了网络前后几层的结构、bottleneck加入SE模块以及提出计算高效的h-s...
论文: Searching for MobileNetV3 论文地址:http://arxiv.org/pdf/1905.02244.pdf Introduction MobileNetV3基于AutoML构建,再人工微调对搜索结果进行优化,搜索方法使用了platform-aware NAS以及NetAdapt,分别用于全局搜索以及局部搜索,而人工微调则调整了网络前后几层的结构、bottleneck加入SE模块以及提出计算高效的h-s...
论文: Searching for MobileNetV3 论文地址:http://arxiv.org/pdf/1905.02244.pdf Introduction MobileNetV3基于AutoML构建,再人工微调对搜索结果进行优化,搜索方法使用了platform-aware NAS以及NetAdapt,分别用于全局搜索以及局部搜索,而人工微调则调整了网络前后几层的结构、bottleneck加入SE模块以及提出计算高效的h-s...
论文地址:http://arxiv.org/pdf/1704.04861.pdf Introduction MobileNet基于深度可分离卷积构建了非常轻量且延迟小的模型,并且可以通过两个超参数来进一步控制模型的大小,该模型能够应用到终端设备中,具有很重要的实践意义。 Depthwise Separable Convolution ...
轻量级神经网络---MobileNet,从v1到v3 MobileNetv1 论文地址:MobileNets: Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applications 该论文提出了深度可分离卷积 深度可分离卷积就是将普通卷积拆分成为一个深度卷积和一个逐点卷积。 标准卷积操作: 输入一个12×12&ti...轻量级...
论文地址:https://arxiv.org/pdf/1905.02244.pdf 1 S-E Block v3 在v2的基础上加入了注意力模块,而且不同于SENET的是将其加在DW卷积后面,这样SEblock中的channels 会更多。 2 Network Search 这个还没搞明白,后续会更新 2.1 Platform-Aware NAS for Block-wise Search ...
轻量级神经网络---MobileNet,从v1到v3 MobileNetv1 论文地址:MobileNets: Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applications 该论文提出了深度可分离卷积 深度可分离卷积就是将普通卷积拆分成为一个深度卷积和一个逐点卷积。 标准卷积操作: 输入一个12×12&ti... 轻量级...