V1,V2都看完了,现在就来到了MobileNetV3(以下简称V3)。 Searching for MobileNetV3 论文地址:https://arxiv.org/pdf/1905.02244.pdf MobileNetV3,是谷歌在2019年3月21日提出的网络架构。首先,引入眼帘的是这篇文章的标题,“searching”一词就把V3的论文的核心观点展示了出来——用神经结构搜索(NAS)来完成V3。虽...
也就是说,在训练超网的某一条路径时,使用元网络(meta-network)从组中选出一条性能较好的子网对其进行网络蒸馏(distillation),从而提升超网的收敛程度与性能。采用这种方式选出的网络在 ImageNet 上的分类准确率达到了80.0%, 超越了现有的 EfficientNet-B0/B1 和 MobileNetV3。该论文已被 NeurIPS 2020 接收。 基于...
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 ...
为什么要用ReLU的原因,引用轻量级神经网络“巡礼”(二)—— MobileNet,从V1到V3: 作者认为ReLU6作为非线性激活函数,在低精度计算下具有更强的鲁棒性。这里所说的“低精度”,可能不是指的float16,而是指的定点运算(fixed-point arithmetic)。 PyTorch官方实现的MobileNet_v2代码中也可以发现这一细节: AI检测代码解析...
在MobileNetV3 中 block 的激活函数标注的是 NL,表示的是非线性激活函数的意思。因为在不同层用的不一样,所以这里标注的是 NL。一样的,最后 1 × 1 1 \times 11×1 卷积后使用线性激活函数(或者说就是没有激活函数)。 3. 重新设计激活函数 我们来重点讲一讲重新设计激活函数这个部分,之前在 MobileNetV2 ...
https://github.com/xiaolai-sqlai/mobilenetv3 主要特点 论文推出两个版本:Large 和 Small,分别适用于不同的场景; 使用NetAdapt算法获得卷积核和通道的最佳数量; 继承V1的深度可分离卷积; 继承V2的具有线性瓶颈的残差结构; 引入SE通道注意力结构; 使用了一种新的激活函数h-swish(x)代替Relu6,h的意思表示hard;...
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是由Google在2019年3月21日提出的网络架构,参考arXiv的论文,其中包括两个子版本,即Large和Small。 源码参考:https://github.com/SpikeKing/mobilenet_v3/blob/master/mn3_model.py 重点: PyTorch实现MobileNetV3架构; h-swish和h-sigmoid的设计; ...
上周我们学习了MobileNetV1和MobileNetV2,本文的MobileNetV3,它首先引入MobileNetV1的深度可分离卷积,然后引入MobileNetV2的具有线性瓶颈的倒残差结构,后来使用了网络搜索算法,并引入了SE模块以及H-Swish激活函数等,可谓集大成者。 引用大佬的描述:MobileNet V3 = MobileNet v2 + SE结构 + hard-swish activation +网络...
对基于优先路径蒸馏的网络结构搜索算法的测试是在 ImageNet 上进行的。实验结果如图2和表1所示。可以看出,在各种模型大小下,该方法的搜索结果均超越了此前的 EfficientNet-B0/B1 和 MobileNetV3,实现了优越的性能。不仅如此,该方法搜索所需要的时长也是各种网络结构搜索算法中最短的。