MobileNetV3-Small MobileNetV3-Small网络结构图 参数同上。 六、Experiments—实验 6.1 Classification—分类 6.1.1 Training setup—训练设置 翻译 由于已经成为标准,我们在所有分类实验中都使用ImageNet[36],并将准确度与各种资源使用度量(如延迟和乘法加法(MAdds))进行比较。 我们在4x4 TPU Pod[22]上使用0.9动量的...
表2:MobileNet v3-Small 1.4 Lite R-ASPP 基于MobileNet v3的结构,作者又设计了用于分割网络的Lite R-ASPP(LR-ASPP),如图8所示。其中R-ASPP是ASPP(Atrous Spatial Pyramid Pooling)简化设计,R-ASPP仅由1\times1卷积核GAP组成,而LR-ASPP则是比R-ASPP更快的网络。LR-ASPP使用了一个大型卷积核、大步长的...
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。
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...
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...
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...
网络结构 开头提到这篇论文提出了2种结构,一种Small,一种Large。结构如Table1和Table2所示: MobileNet V3-Small网络结构图可视化结果见推文最后的图片。 实验 分类都在ImageNet上面进行测试,并将准确率与各种资源使用度量(如推理时间和乘法加法(MAdds))进行比较。推理时间在谷歌Pixel-1/2/3系列手机上使用TFLite运行...
给出MobilenetV2和MobilenetV3的结构如下,重点关注前面的通道数 32/16。 MobilenetV2 MoblenetV3-small 3)h-swish激活函数 swish非线性激活函数作为ReLU的替代,可以可以显着提高神经网络的准确性,其定义如下: 尽管这种非线性提高了准确性,但在嵌入式环境中却带来了非零成本,因为S型函数在移动设备上的计算成本更高。
MobileNet V1是一种基于流水线结构,使用深度可分离卷积构建的轻量级神经网络,并通过两个超参数的引入使得开发人员可以基于自己的应用和资源限制选择合适的模型。 从概念上来说,MobileNetV1正试图实现两个基本目标,以构建移动第一计算视觉模型:1,较小的模型,参数数量更少;2,较小的复杂度,运算中乘法和加法更少。遵循...
MobileNetV3通过NAS（网络架构搜索）获取了参数，继承了前两代的实用成果，并引入了SE通道注意力机制，成为集大成者。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...