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。
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...
MobileNetV3经过了V1和V2前两代的积累,性能和速度都表现优异,受到学术界和工业界的追捧,无疑是轻量级网络的“抗把子“。MobileNetV3 参数是由NAS(network architecture search)搜索获取的,又继承的V1和V2的一些实用成果,并引人SE通道注意力机制,可谓集大成者。本文以应用为主,结合代码剖析MobileNetV3的网络结构,不会...
②使用h-swish(HardSwish)激活函数和relu激活函数; ③使用NAS(Neural Architecture Search)技术搜索网络结构; ④改进了分类部分的网络结构。 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.n...
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,可以根据输入图像的尺寸和分辨率自适应地调整模型的结构和参数,从而实现更好的模型泛化能力和适应性。
昨天谷歌在arXiv上公布的论文《Searching for MobileNetV3》,详细介绍了MobileNetV3的设计思想和网络结构。 先来说下结论:MobileNetV3 没有引入新的 Block,题目中Searching已经道尽该网络的设计哲学:神经架构搜索 研究人员公布了 MobileNetV3 有两个版本,MobileNetV3-Small 与 MobileNetV3-Large 分别对应对计算和存储要求...
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 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。
使用上述搜索机制和网络改进,最终谷歌得到的模型是这样(分别是MobileNetV3-Large和MobileNetV3-Small): 内部各个模块的类型和参数均已列出。 谷歌没有公布用了多少时间搜索训练。 目前谷歌还没有公布MobileNetV3的预训练模型,不过读者可以按照上述结构构建网络在ImageNet上训练得到权重...
def mobilenet_v3_small(num_classes: int = 1000, reduced_tail: bool = False) -> MobileNetV3: """ Constructs a large MobileNetV3 architecture from "Searching for MobileNetV3" <https://arxiv.org/abs/1905.02244>. weights_link: https://download.pytorch.org/models/mobilenet_v3_small-047dcff4....