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动量的标准tensorflow RMSPr...
作者在最后的网络结构上做了一些改进,具体如Figure3所示,图3中上图为原始模块,对比图3下图可以发现,作者将1x1升维操作和平均池化调换顺序,该步骤可以大大减小计算量的开支。 具体MobileNet-v3结构如下图所示,图4为MobileNet-v3-Large结构,图5为MobileNet-v3-Small结构,其中SE表示的是是否进行Squeeze-and-Excite操作,...
1.1.2 网络结构图 首先经过一个步长为2的3*3传统卷积层进行特征提取 接着通过一系列的深度可分离卷积(DW+PW卷积)进行特征提取 最后经过平均池化层、全连接层,以及经过softmax函数后得到最终的输出值。 图3 MobileNetV1-1结构图 1.1.3 MobileNet_V1实现 ...
实际上上面的1-4点都是建立在使用NAS和NetAdapt搜索出MobileNet V3的基础结构结构之上的,自动搜索的算法我不太了解,感兴趣的可以去查看原文或者查阅资料。 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...
另一个是MobilenetV3-Small,结构如下图: 4 代码解读 直接看代码注释即可,可运行 from typing import Callable, List, Optional import torch from torch import nn, Tensor from torch.nn import functional as F from functools import partial # ---# # 这个函数的目的是确保Channel个数能被8整除。 # 离它...
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; ...
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代表是否使用通道注意力机制，NL代表激活函数类型（HS/h-swish、RE/ReLU），NBN表示没有BN操作，s表示卷积stride操作用于...
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。
整体结构 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...
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...