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: class ConvBNReLU(nn.Sequential): def __init__(self, in_planes, out_planes, kernel_size=3, stride=1, groups=1): padding = (kernel_size - 1) //...
# 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, ...
具体MobileNet-v3-Large代码实现如下: import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F class Hswish(nn.Module): def __init__(self): super(Hswish, self).__init__() self.relu6=nn.ReLU6() def forward(self,x): return x*self.relu6(x+3)/6 class SqueezeandExcite(nn...
由于没有设备,未能在imagenet上训练ghostnet,这里仅对cifar10进行了复现实验,有机器的话,修改模型和dataloader就可以训练imagenet了。 实验代码主要有三个部分 训练模型,训练文中提到的vgg16, ghost-vgg16, resnet56, ghost-resnet56 计算Weights和FLOPs, 计算4个模型的Weights和FLOPs 可视化特征图,对vgg16,ghost-v...
针对不同规模的嵌入式应用,本文提出了MobileNetV3-Large和MobileNetv3-Small两种轻量级模型用于图像分类、分割、物体检测的嵌入式或移动端应用。 主要创新点在于SE Module、h-swish和NAS的应用。在分割任务中还提出了新的解码结构LR-ASPP。未来还将进一步精简网络。 🌟代码实现 import torch import torch.nn as nn ...
4.3.3 Large squeeze-and-excite 在“MnasNet: Platform-Aware Neural Architecture Search for Mobile”论文中,squeeze-and-excite 瓶颈的大小是相对于卷积瓶颈的大小。相反,我们将它们==全部替换为固定为扩展层通道数的 1/4==。我们发现这样做可以提高准确性,同时适度增加参数数量,并且没有明显的延迟成本。
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、激活函数等)不同。 配置参数 尽管用户可以自定义 InvertedResidual 设置,并直接传递给 MobileNetV3 类,但对于大多数应用而言,开发者可以通过向模型构建方法传递参数,来调整已有配置。一些关键的配置参数如下...
设置logdir,logdir的路径为训练代码中save_dir指定的目录下的vdl_log目录,例如output/mobilenetv3/vdl_log 点击下方『启动VisualDL服务按钮』,再『打开VisualDL』即可 In [4] num_classes = len(train_dataset.labels) model = pdx.cls.MobileNetV3_large(num_classes=num_classes) model.train(num_epochs=20, tra...
MobileNetV3提出了MobileNetV3-Large和MobileNetV3-Small两个版本 其主要差别是在层数和通道上数量上。其中s和v2一样表示卷积的步长,SE表示是否包含SE层,NL表示采用的激活函数,out为输出通道数。 六、代码实现 #!/usr/bin/env python# -- coding: utf-8 --importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functional...
4.7 总结上述代码 In [3] import paddle from paddle.vision.datasets import DatasetFolder from paddle.vision.transforms import Compose, Resize, Normalize, ToTensor from paddle.vision.models import mobilenet_v3_large from paddle.nn import CrossEntropyLoss from paddle.optimizer import Adam from paddle.io ...