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...
3. MobileNetV3的结构图示 (末尾有两种解释) MobileNetV3架构包含两种变体:MobileNetV3 Large和MobileNetV3 Small。 MobileNetV3 Large和Small在架构上是为了适应不同类别的图像分类任务而设计的。MobileNetV3 可以很好地处理多达1000个类别的图像分类任务。因此它在大规模分类问题上具有很好的效果,例如ImageNet数据集,该数...
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。 MobileNet v3的配置文件此处。 参考 ^MobileNets...
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 ...
MobileNet V3有两个模型:MobileNetV3-Large 和 MobileNetV3-Small。大小模型的网络结构分表如下表所示,它们分别针对高和低资源用例。其中SE表示在block中是否包括Squee-And-Excite。NL是非线性类型,其中HS表示h-swish,RE表示ReLU。NBN表示没有BN操作。MobileNetV3-Large网络结构如下所示:...
MobileNet V3的结构: 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, ...
Modle3网络架构 mobilenetv3网络结构 MobileNetV3是由Google在2019年3月21日提出的网络架构,参考arXiv的论文,其中包括两个子版本,即Large和Small。 源码参考:https://github.com/SpikeKing/mobilenet_v3/blob/master/mn3_model.py 重点: PyTorch实现MobileNetV3架构;...
探索边缘计算的未来:MobileNetV3Small及其在高效图像处理中的创新应用 https://www.kuazhi.net/ 引言 在不断发展的计算机视觉和深度学习领域中,对于更高效、更强大的神经网络的追求从未停止。在这个领域的领跑者之一是MobileNetV3Small架构,这是MobileNetV3家族的一个变体,以其在处理图像任务方面的高效率和有效性而闻名...
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...
MobilenetV3-small 分析: 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时特征层的通道数。