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...
在SENet[9]中,squeeze-and-excite的通道数是卷积通道数的1/16,MobileNet v3改成了1/4。 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...
将所有预训练模型都配置为宽度乘数为 1、具有 full tails 的 non-dilated 模型,并在 ImageNet 上拟合。Large 和 Small 变体都是用相同的超参和脚本训练的。 快速和稳定的模型训练 正确配置 RMSProp 对于加快训练过程和保证数值稳定性至关重要。论文作者在实验中用的是 TensorFlow,运行过程中使用了与默认值相比,相...
不同大小的模型设计 V3设计了两种体量的模型,Large和Small,都是经过 NAS和优化后的。SE: 该块中是否存在挤压和激发。NL表示所使用的非线性类型。HS: h-swish, RE: ReLU。NBN:无批处理归一化, S: 步幅, exp size:第一个1x1升维维数。 实验结果 MobileNet模型总结 •MobileNet v1:提出了 Depthwise Separable...
paddlex.cls.MobileNetV3_small(num_classes=1000) num_classes (int): 分类类别数。默认为1000。 模型的训练接口如以下代码所示: train(self, num_epochs, train_dataset, train_batch_size=64, eval_dataset=None, optimizer=None, save_interval_epochs=1, log_interval_steps=10, save_dir='output', pr...
其实MobileNetV3中的large与small模型没有特别大的区别,主要的区别是通道数的变化与bneck的次数。 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...
MobileNetV3 定义为两个模型:MobileNetV3Large 和 MobileNetV3-Small。这些模型分别针对高资源和低资源用例。 表1为MobileNetV3-Large模型,表2为MobileNetV3-Small模型。 SE 表示该块中是否存在 Squeeze-And-Excite。 NL 表示使用的非线性类型。这里,HS 表示 h-swish,RE 表示 ReLU。
通过这个过程,我们创建了两个新的发布的MobileNet模型:MobileNetV3-Large和MobileNetV3-Small,它们针对高资源和低资源用例。然后将这些模型应用于目标检测和语义分割。针对语义分割(或任何密集像素预测)任务,我们提出了一种新的高效分割解码器Lite reduce Atrous Spatial Pyramid Pooling (LR-ASPP)。我们实现了移动分类、...
继MobileNet_v1和v2提出后,在2019年,MobileNet_v3在众人的期盼下出来了,MobileNet_v3论文提出了两个模型,MobileNet_v3-Large和MobileNet_v3-small,其主要区别在于层数不同(其余设计都一样),此外还包括一个用于语义分割的MobileNet_v3-Large LRASPP模型。
self.model_size = model_size # 模型尺寸选择 if self.model_size == "small": # 如果是small模型 self.feature = nn.Sequential( # 特征提取部分 conv_block(3, 16, strid=2, activation="h-swish"), # conv+bn+h-swish,(n,3,224,224)-->(n,16,112,112) ...