通过上面的方式,最终得到的MobileNet v3-Large和MobileNet v3-Small的结构分别如表1和表2所示。其中SE表示是否使用Squeeze-and-excitation操作。NL表示激活函数的类型,类型RE表示ReLU,HS表示h-swish。s表示步长,NBN表示不使用batch normalization操作。 表1:MobileNet v3-Large 表2:MobileNet v3-Small 1.4 Lite R-ASPP...
具体MobileNet-v3结构如下图所示,图4为MobileNet-v3-Large结构,图5为MobileNet-v3-Small结构,其中SE表示的是是否进行Squeeze-and-Excite操作,NL表示的是是否进行非线性激活,其中HS表示的是h-swish激活,RE表示的是ReLU激活,NBN表示的是不进行批量标准化,S为步长。 Figure4 MobileNetV3-Large 具体MobileNet-v3-Large代...
2.2 Width Multiplier 和 Redolution Multiplier 首先来看看MobileNet的整体结构,如上图所示。这个结构其实还是基于VGG的,只是将标准卷积改成了深度可分离卷积而已。但这是标准的MobileNet,有时候基于实际需求,我们可能还得将其进一步简化以得到更少的参数和计算量,对此作者们引入了两个参数:Width Mulitplier和Res...
Last Stage:提前Avg Pooling,和使用1x1卷积; 网络结构: 整体架构 MobileNetV3的网络结构可以分为三个部分: 起始部分:1个卷积层,通过3x3的卷积,提取特征; 中间部分:多个卷积层,不同Large和Small版本,层数和参数不同; 最后部分:通过两个1x1的卷积层,代替全连接,输出类别; 网络框架如下,其中参数是Large体系: 源码如...
MobileNet V3发表于2019年,Mobilenet-V3 提供了两个版本,分别为 MobileNet-V3 Large以及 MobileNet-V3 Small,分别适用于对资源要求不同的情况。 **V3结合了v1的深度可分离卷积、v2的Inverted Residuals(倒残差)和Linear Bottleneck(线性瓶颈)、SE模块,利用NAS(神经结构搜索)来搜索网络的配置和参数。**这种方式已经远...
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...
1.3.2 MobileNet V3-Large网络结构 1.input输入层特征矩阵的shape 2.operator表示的是操作 3.out代表的输出特征矩阵的channel 4.NL代表的是激活函数,其中HS代表的是hard swish激活函数,RE代表的是ReLU激活函数; 5.s代表的DW卷积的步距; 6.exp size代表的是第一个升维的卷积要将维度升到多少,exp size多少,我们...
large结构.png small结构.png 如何看懂这个表呢?我们从每一列出发: 第一列Input代表mobilenetV3每个特征层的shape变化; 第二列Operator代表每次特征层即将经历的block结构,我们可以看到在MobileNetV3中,特征提取经过了许多的bneck结构; 第三、四列分别代表了bneck内逆残差结构上升后的通道数、输入到bneck时特征层的通...
同样,首先在models文件夹下复制yolov5s.yaml文件,粘贴并重命名为yolov5s_MobileNetv3_large.yaml 然后根据MobileNetv3的网络结构来修改配置文件。 修改后代码如下: # Parametersnc: 20 # number of classesdepth_multiple: 1.0 # model depth multiplewidth_multiple: 1.0 # layer channel multipleanchors:- [10,13...
MobileNetV3的网络结构 MobileNetV3定义了两个模型: MobileNetV3-Large和MobileNetV3-Small。V3-Large是针对高资源情况下的使用,相应的,V3-small就是针对低资源情况下的使用。两者都是基于之前的简单讨论的NAS。 MobileNetV3-Large MobileNetV3-Small 就像之前所说的:只有在更深层次使用h-swish才能得到比较大的好处。所...