# 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, ...
修改了MobileNetV2后端输出head; 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(...
MobileNetV3-Large网络结构图 input: 输入层特征矩阵的shape operator: 表示的是操作,对于第一个卷积层conv2d NBN: 最后两个卷积的operator提示NBN,表示这两个卷积不使用BN结构,最后两个卷积相当于全连接的作用 最后的conv2d 1x1: 相当于全连接层的作用 exp size 代表的是第一个升维的卷积,我们要将维度升到多少...
4.2网络结构的改进 (1)改进一: 首先是最靠后部分的修改,也就是预测部分的修改。下图是MobileNet-v2的整理模型架构,可以看到,网络的最后部分首先通过1x1卷积映射到高维,然后通过GAP收集特征,最后使用1x1卷积划分到K类。所以其中起抽取特征作用的是在7x7分辨率上做1x1卷积的那一层。 再看MobileNet-v3,上图为large,下...
MobileNet V1是一种基于流水线结构,使用深度可分离卷积构建的轻量级神经网络,并通过两个超参数的引入使得开发人员可以基于自己的应用和资源限制选择合适的模型。 从概念上来说,MobileNetV1正试图实现两个基本目标,以构建移动第一计算视觉模型: 1,较小的模型,参数数量更少; ...
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。s...
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...
3 网络总体结构 作者针对不同需求,通过NAS得到两种结构,一个是MobilenetV3-Large,结构如下图: 图中部分参数解释: Input表示输入尺寸 Operator中的NBN表示不使用BN,最后的conv2d 1x1相当于全连接层的作用 exp size表示bottleneck中的第一层1x1卷积升维,维度升到多少(第一个bottleneck没有1x1卷积升维操作) ...
网络架构 MobileNetV3 架构的实现严格遵守了原始论文中的设定,支持用户自定义,为构建分类、目标检测和语义分割 Backbone 提供了不同的配置。它的结构设计与 MobileNetV2 类似,两者共用相同的构建模块。 开箱即用。官方提供了两种变体:Large 和 Small。二者是用相同的代码构建的,唯一的区别是配置(模块的数量、大小、激活...
这部分需要注意的是只有当s=1,即步长为1时,才有shortcut连接,步长为2是没有的,如下图所示。 MobileNetV2的网络结构及效果 下图是V2的网络结构,每一步变化也很好计算,特别需要注意的是步距s,当有多个bottleneck,s只针对第一个bottleneck,后面s都为1。