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,NL表示的是是否进行非线性激活,其中HS表示的是h-swish激活,RE表示的是ReLU激活,NBN表示的是不进行批量标准化,S为步长。 Figure4 MobileNetV3-Large 具体MobileNet-v3-Large代...
super(MobileNetV3, self).__init__() # 继承初始化方法 self.num_classes = num_classes # 类别数量 assert model_size in ["small", "large"] # 模型尺寸,仅支持small和large两种 self.model_size = model_size # 模型尺寸选择 if self.model_size == "small": # 如果是small模型 self.feature = ...
复现MobileNet v3 Small 图3. MobileNet v3 Small def mobilenet_v3_small(reduced_tail=False, num_classes=1000, pretrained=False, init_weights=False): width_multi = 1.0 bneck_conf = partial(InvertedResidualConfig, width_multi=width_multi) adjust_channels = partial(InvertedResidualConfig.adjust_channel...
MobileNet_v3仍然采用了MobileNet_v2中的倒残差结构(Inverted Residuals),同时引入了MnasNet中的注意力机制,这也就是论文中的bneck,论文中提出了两种模型,分别为MobileNetV3-Small以及MobileNetV3-large,本文代码实现的是MobileNetV3-large。 二、网络结构 (一)hard-swish激活函数 hard-swish是对swish激活函数做了优化,...
MobilenetV3/Conv/BatchNorm/moving_variance 其中后4个参数对应于批标准化的公式: 再看large 模型的最后一个卷积层(分类层):MobilenetV3/Logits/Conv2d_1c_1x1,因为该层没有使用批标准化的正规化函数,因此带有偏置项,就只有两个参数: MobilenetV3/Logits/Conv2d_1c_1x1/weights ...
MobileNetV3 架构的实现严格遵守了原始论文中的设定,支持用户自定义,为构建分类、目标检测和语义分割 Backbone 提供了不同的配置。它的结构设计与 MobileNetV2 类似,两者共用相同的构建模块。 开箱即用。官方提供了两种变体:Large 和 Small。二者是用相同的代码构建的,唯一的区别是配置(模块的数量、大小、激活函数等)...
MobileNetV3-Small 0.752.042M43.4064.876 / 85.498 frommobilenetv3importmobilenetv3_large,mobilenetv3_smallnet_large=mobilenetv3_large()net_small=mobilenetv3_small()net_large.load_state_dict(torch.load('pretrained/mobilenetv3-large-1cd25616.pth'))net_small.load_state_dict(torch.load('pretrained/mob...
model=torchvision.models.mobilenet_v3_small(pretrained=True)model.eval()example=torch.rand(1,3,224,224)traced_script_module=torch.jit.trace(model,example)optimized_traced_model=optimize_for_mobile(traced_script_module)optimized_traced_model._save_for_lite_interpreter("app/src/main/assets/model.ptl...
MobileNetV3 large MaddsParametersTop1-accPretrained Model Offical 1.0219 M5.4 M75.2%- Offical 0.75155 M4 M73.3%- Ours 1.0224 M5.48 M72.8%- Ours 0.75148 M3.91 M-- MobileNetV3 small MaddsParametersTop1-accPretrained Model Offical 1.066 M2.9 M67.4%- ...
pytorch到tflite的例子 将在PyTorch中定义和预训练的MobileNetV3Small转换为TFLite量化模型 要求 Python> = 3.6.0 Python套件: Keras==2.2.4 onnx==1.5.0 onnx2keras==0.0.3 tensorflow==1.14.0 torch==1.1.0 Pillow==6.1.0 用法 下载砝码 ./download_weight.sh 运行脚本 python3 main.py ...