elif model_name == "small": cfg = [ # k, exp, c, se, nl, s, [3, 16, 16, True, 'relu', (small_stride[0], 1)], [3, 72, 24, False, 'relu', (small_stride[1], 1)], [3, 88, 24, False, 'relu', 1], [5, 96, 40, True, 'hardswish', (small_stride[2], 1...
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...
s表示步长(s=2,长宽变为原来一半) 另一个是MobilenetV3-Small,结构如下图: 4 代码解读 直接看代码注释即可,可运行 from typing import Callable, List, Optional import torch from torch import nn, Tensor from torch.nn import functional as F from functools import partial # ---# # 这个函数的目的是...
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 ...
①Small:(红框部分表示使用SE结构,但在实现过程中并未使用) ②Large: 注:如想使用预训练权值,请参考pytorch官方实现代码。 import torch import torch.nn as nn def conv_block(in_channel, out_channel, kernel_size=3, strid=1, groups=1, activation="h-swish"): # 定义卷积块,conv+bn+h-swish/relu...
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...
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...
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...
再看MobileNet-v3,上图为large,下图为small。按照刚刚的思路,这里首先将特征进行Pooling,然后再通过1x1卷积抽取用于训练最后分类器的特征,最后划分到k类。作者的解释是: This final set of features is now computed at 1x1 spatial resolution instead of 7x7 spatial resolution. ...