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...
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 是由 google 团队在 2019 年提出的,是mobilenet系列的第三个版本,其参数是由NAS(network architecture search)搜索获取的,在ImageNet 分类任务中和V2相比正确率上升了 3.2%,计算延时还降低了 20%。V1里提出了深度可分离卷积,V2在V1的基础上增加了线性瓶颈(Linear Bottleneck)和倒残差(Inverted Residual...
MobileNetV3有2个子结构,一个是MobileNetV3-Large网络层次定义如下: MobileNetV3-Large结构如上,SE代表使用Squeeze-And-Excite块(注意力机制),NL为使用非线性激活函数,其中HS使用h-swish激活函数,RE代表使用Relu激活函数,NBN代表不使用BN层,s代表卷积核的移动步长 另外一个子结构是MobileNetV3-Small网络层次定义如下: h...
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/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 ...
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-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...
# pytorch 1.0.1# largenet_large = mobilenetv3(mode='large')# smallnet_small = mobilenetv3(mode='small') state_dict = torch.load('mobilenetv3_small_67.4.pth.tar') net_small.load_state_dict(state_dict) Data Pre-processing I used the following code for data pre-processing on ImageNet:...
large = torchvision.models.mobilenet_v3_large(pretrained=True, width_mult=1.0, reduced_tail=False, dilated=False) small = torchvision.models.mobilenet_v3_small(pretrained=True) quantized = torchvision.models.quantization.mobilenet_v3_large(pretrained=True) ...