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的。MobileNetV3 可以很好地处理多达1000个类别的图像分类任务。因此它在大规模分类问题上具有很好的效果,例如ImageNet数据集,该数据集包含1000个类别。此外,MobileNetV3 也被用于较小规模的分类任务,例如MINIST数据集,该数据包含10个类别。可以看出...
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...
MobileNet_v3-Large在ImageNet分类中实现了比MobileNet_v2低百分之20的时延,同时高了3.2%精度。MobileNet_v3-small比MobileNet_v2在时延接近的情况下,高了6.6%的精度。 MobileNet_v3-Large在COCO数据集检测上,在比v2快了25%,而精度却几乎一样。 MobileNet_v3-Large LRASPP比MobileNet_v2 RASPP在Cityscapes分割数据...
Large squeeze-and-excite MobileNetV3的bottleneck在V2的基础上加了SE模块,其中SE ratio固定为0.25。论文提到这里的实现与MansNet不太一样,固定为expansion layer的1/4,但我看来好像没什么区别,知道的朋友麻烦告知一下。 MobileNetV3 Definitions MobileNetV3分为MobileNetV3-Large和MobileNetV3-Small两个版本。 Experiment...
MobileNetV3-Small和 Large是我们建议的下一代移动模型。 图2:MAdds 和 top-1 精度之间的衡量。这允许比较针对不同硬件或软件框架的模型。所有 MobileNet V3 的输入分辨率均为 224,并使用乘数 0.35, 0.5, 0.75, 1 和 1.25 。有关其他分辨率,请参考第6节。彩色效果最佳。
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...
研究人员公布了 MobileNetV3 有两个版本,MobileNetV3-Small 与MobileNetV3-Large 分别对应对计算和存储要求低和高的版本。 下图分别是MobileNetV3两个版本与其他轻量级网络在Pixel 1 手机上的计算延迟与ImageNet分类精度的比较。可见MobileNetV3 取得了显著的比较优势。
MobileNetV3被定义为两个模型:MobileNetV3-large和MobileNetV3-small。这些模型分别针对高资源和低资源用例。这些模型是通过将平台感知NAS和NetAdapt应用于网络搜索并结合本节中定义的网络改进而创建的。有关网络的完整规范,请参见表1和表2。 6 实验 我们给出了实验结果来证明新的MobileNetV3模型的有效性。我们报告了分...
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...