MobileNet v3 small版本的完整结构如下图所示: 图9 MobileNet v3 Small结构图 图9中,exp size表示经Inverted bottleneck中第一个1x1卷积输出的通道数(该值除以输入通道数就等于扩张系数,对应于图5中的参数t);SE表示该层是否采用SE block结构;NL表示非线性激活函数,其中RE表示ReLU6,HS表示Hard-Swish;s表示步长。
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...
更新的block(bneck),在倒残差结构上改动 -> 加入了SE模块,更新了激活函数 使用NAS搜索参数 重新设计耗时层结构 通过上图可以看出,相比于v2版本,v3版本更准确更高效。尤其是V3-small版本,在参数量比V2小的前提下,准确率提升了6.6% bneck结构 bneck结构可以看做在MobileNet_v2的基础上增加了SEblock(注意力模块),...
MobileNet_v3仍然采用了MobileNet_v2中的倒残差结构(Inverted Residuals),同时引入了MnasNet中的注意力机制,这也就是论文中的bneck,论文中提出了两种模型,分别为MobileNetV3-Small以及MobileNetV3-large,本文代码实现的是MobileNetV3-large。 二、网络结构 (一)hard-swish激活函数 hard-swish是对swish激活函数做了优化,...
深度卷积:深度卷积的卷积核尺寸DKx DK×1,个数为M,所以参数量为DKx DK×M。 逐点卷积: 逐点卷积的卷积核尺寸为1×1×M,个数为N,所以参数量为M x N。 因此深度可分离卷积的参数量为DKx DK×M+M x N。 计算量 深度卷积:深度卷积的卷积核尺寸DKx DK×1,个数为M,每个都要做DFx DF次乘加运算,所以...
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...
我们可以看到MobileNetV3-large模型比MobileNetV3-small多了更多的MobileNet_Block结构,残差倒置结构中通道数维度也增大了许多,速度比YOLOv5s慢将近一半,但是参数变少,效果介乎MobileNetV3-small和YOLOv5s之间,可以作为模型对比,凸显自己模型优势。 PS:如果训练之后发现掉点纯属正常现象,因为轻量化网络在提速减少计算量的...
更少的参数和计算量:MobileNetV3在保持准确率不变的情况下,参数数量和计算量比MobileNetV2都要少。 支持多种模型结构:MobileNetV3除了提供标准版模型外,还提供了Small模型和Large模型,可以根据不同的场景和需求选择合适的模型。 支持自适应网络:MobileNetV3加入了Squeeze-and-Excite模块和自适应网络结构,可以根据输入图像...
可以参数数量和乘加操作的运算量均下降为原来的 1/N + 1/D2k。 我们通常所使用的时3*3的卷积核,也就是会下降到原来的九分之一到八分之一。 假设:输出为一个224*224*3的图像,VGG网络某层卷积输入的尺寸是112*112*64的特征图,卷积核为3*3*128, ...