答:减小模型计算量和减少参数量。如果对模型计算量和参数量计算方式不明确,可以先移步CNN卷积层、全连接层的参数量、计算量和神经网络中参数量以及计算量的计算。 ,通道数为 ,数量有 个。标准卷积的参数量为 ,而深度可分离卷积的depthwise convolution参数量为 ,pointwise convolution参数量为 ,两者之和为 。 , ...
整体结构 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。
# mobileNetV3的large模型参数配置,参数描述在上一节最后文字部分 if model_name == "large": cfg = [ # k, exp, c, se, nl, s, [3, 16, 16, False, 'relu', large_stride[0]], [3, 64, 24, False, 'relu', (large_stride[1], 1)], [3, 72, 24, False, 'relu', 1], [5, ...
MobileNet_v3仍然采用了MobileNet_v2中的倒残差结构(Inverted Residuals),同时引入了MnasNet中的注意力机制,这也就是论文中的bneck,论文中提出了两种模型,分别为MobileNetV3-Small以及MobileNetV3-large,本文代码实现的是MobileNetV3-large。 二、网络结构 (一)hard-swish激活函数 hard-swish是对swish激活函数做了优化,...
上图展示了MobileNetV3的网络结构图。large和small的整体结构一致，区别在于基本单元bneck的个数及内部参数，主要体现在通道数目的不同。参数设置如上表所示。bneck是网络的基本结构，SE代表是否使用通道注意力机制，NL代表激活函数类型（HS/h-swish、RE/ReLU），NBN表示没有BN操作，s表示卷积stride操作用于...
MobileNetV3_large是一种轻量级神经网络模型,具有结构简单、参数少、计算量小等特点。适合于在资源受限的移动设备上运行,可实现实时皮肤癌检测。 哈密不是瓜 6枚 AI Studio 经典版 2.3.2 Python3 中级计算机视觉 2023-06-21 09:03:22 版本内容 数据集 Fork记录 评论(0) 运行一下 v2 2023-06-25 10:45:22...
这些应用展示了轻量化模型在不同设备上的广泛适用性,它们能够在保持高性能的同时减少计算资源的消耗,使得AI技术更加普及和实用。 3. MobileNetV3的结构图示 (末尾有两种解释) MobileNetV3架构包含两种变体:MobileNetV3 Large和MobileNetV3 Small。 MobileNetV3 Large和Small在架构上是为了适应不同类别的图像分类任务而设计...
更少的参数和计算量:MobileNetV3在保持准确率不变的情况下,参数数量和计算量比MobileNetV2都要少。 支持多种模型结构:MobileNetV3除了提供标准版模型外,还提供了Small模型和Large模型,可以根据不同的场景和需求选择合适的模型。 支持自适应网络:MobileNetV3加入了Squeeze-and-Excite模块和自适应网络结构,可以根据输入图像...
我们可以看到MobileNetV3-large模型比MobileNetV3-small多了更多的MobileNet_Block结构,残差倒置结构中通道数维度也增大了许多,速度比YOLOv5s慢将近一半,但是参数变少,效果介乎MobileNetV3-small和YOLOv5s之间,可以作为模型对比,凸显自己模型优势。 PS:如果训练之后发现掉点纯属正常现象,因为轻量化网络在提速减少计算量的...