/usr/bin/env python# -- coding: utf-8 --importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFdefget_model_parameters(model): total_parameters =0forlayerinlist(model.parameters()): layer_parameter =1forlinlist(layer.size()): layer_parameter *= l total_parameters += layer_parameterreturn...
PaddleClas中MobileNetV3整体的代码实现如下: class MobileNetV3(TheseusLayer): """ MobileNetV3 Args: config: list. MobileNetV3 depthwise blocks config. scale: float=1.0. The coefficient that controls the size of network parameters. class_num: int=1000. The number of classes. inplanes: int=16. T...
引入SE通道注意力结构,使用了Relu6(x + 3)/6来近似SE模块中的sigmoid。 模型分为Large和Small,在ImageNet 分类任务中和V2相比,Large正确率上升了 3.2%,计算延时还降低了 20%。 MobileNetV3代码实现(pytorch): https://wanghao.blog.csdn.net/article/details/121607296 数据增强Cutout和Mixup 为了提高成绩我在代...
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,该数据集包含1000个类别。此外,MobileNetV3 也被用于...
🚀 二、YOLOv5结合MobileNetV3_small 2.1 添加顺序 之前在讲添加注意力机制时我们就介绍过改进网络的顺序,替换主干网络也是大同小异的。 (1)models/common.py -->加入新增的网络结构 (2) models/yolo.py -->设定网络结构的传参细节,将MobileNetV3类名加入其中。(当新的自定义模块中存在输入输出维度时,要使用...
提出了MobileNet-Large和MobileNet-small两个版本 论文链接:https://arxiv.org/abs/1905.02244 一、NetAdapt 《NetAdapt:Platform-Aware Neural Network Adaptation for Mobile Applications》:https://arxiv.org/pdf/1804.03230.pdf这篇文章提出了一种新的网络压缩算法NetAdapt,它使用一个预训练好的模型在固定计算资源的...
不管如何,其目标在保持模型性能(accuracy)的前提下降低模型大小(parameters size),同时提升模型速度(speed, low latency)。本文的主角MobileNet属于后者,其是Google最近提出的一种小巧而高效的CNN模型,其在accuracy和latency之间做了折中。 MobileNet 需要尽可能维持其中发展较快的计算机视觉和深度学习领域与移动环境局限性之...
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。
from paddle.metric import Accuracy model = paddle.Model(my_MobileNetV3()) #用Model封装模型 optim = paddle.optimizer.Adam(learning_rate=0.001, parameters=model.parameters()) # 配置模型 model.prepare( optim, paddle.nn.CrossEntropyLoss(), Accuracy() ) # 训练模型 model.fit(train_dataset, epochs...
optimizer = torch.optim.AdamW(model.parameters(), lr=0.002, betas=( 0.9, 0.999), eps=1e-05, weight_decay=4e-05, amsgrad=True) scheduler = torch.optim.lr_scheduler.MultiStepLR( optimizer, milestones=[10, 50], gamma=0.1) criterion = nn.CrossEntropyLoss(weight=torch.tensor([1., 0.2])...