MobileOne：突破毫秒级壁垒的移动端骨干网络
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ml/ml-mobileone 项目介绍
MobileOne是一款专为移动设备优化的深度学习模型，旨在实现毫秒级的推理速度，同时保持高精度的图像分类性能。该项目基于论文An Improved One millisecond Mobile Backbone，由Apple的研究团队开发。MobileOne在ImageNet-1K数据集上实现了高达75.9%的Top-1准确率，且在iPhone 12 Pro上的推理时间仅为1毫秒，显著优于现有的移动端模型。
项目技术分析
MobileOne的核心技术在于其高效的网络架构设计，能够在极低的延迟下实现高精度的图像分类。模型采用了先进的重参数化技术，通过在训练阶段使用多分支结构，而在推理阶段将其融合为单一分支，从而大幅提升推理速度。此外，MobileOne还支持CoreML模型格式，可以直接在iOS设备上运行，进一步优化了移动端的性能。
项目及技术应用场景
MobileOne适用于各种需要实时图像分类的移动应用场景，如：
- 智能相机：在拍摄照片时实时识别场景或物体，提供智能滤镜或建议。
- 增强现实（AR）：在AR应用中实时识别环境中的物体，提供更丰富的交互体验。
- 移动端图像搜索：用户可以通过拍摄照片，快速搜索相关商品或信息。
- 医疗诊断：在移动设备上进行初步的医学图像分析，辅助医生进行诊断。
项目特点
- 超低延迟：在iPhone 12 Pro上仅需1毫秒的推理时间，满足实时应用需求。
- 高精度：在ImageNet-1K数据集上达到75.9%的Top-1准确率，性能优异。
- 易于使用：提供PyTorch和CoreML模型，支持快速集成到现有应用中。
- 灵活性：支持从零开始训练、微调以及直接使用预训练模型，满足不同开发需求。
使用指南
训练与微调
import torch
from mobileone import mobileone, reparameterize_model
# 从零开始训练或微调
model = mobileone(variant='s0')
# ... 训练 ...
# 加载预训练模型进行微调
checkpoint = torch.load('/path/to/unfused_checkpoint.pth.tar')
model.load_state_dict(checkpoint)
# ... 训练 ...
# 推理模式
model.eval()
model_eval = reparameterize_model(model)
# 使用model_eval进行测试
直接评估
import torch
from mobileone import mobileone
model = mobileone(variant='s0', inference_mode=True)
checkpoint = torch.load('/path/to/checkpoint.pth.tar')
model.load_state_dict(checkpoint)
# ... 评估/演示 ...
模型库
MobileOne提供了多个版本的预训练模型，适用于不同的精度和延迟需求：
| 模型 | Top-1 准确率 | 延迟* | PyTorch 模型 (url) | CoreML 模型 |
|---|---|---|---|---|
| MobileOne-S0 | 71.4 | 0.79 | S0(unfused) | mlmodel |
| MobileOne-S1 | 75.9 | 0.89 | S1(unfused) | mlmodel |
| MobileOne-S2 | 77.4 | 1.18 | S2(unfused) | mlmodel |
| MobileOne-S3 | 78.1 | 1.53 | S3(unfused) | mlmodel |
| MobileOne-S4 | 79.4 | 1.86 | S4(unfused) | mlmodel |
*延迟在iPhone 12 Pro上测量。
引用
如果您使用了MobileOne项目，请引用以下论文：
@article{mobileone2022,
title={An Improved One millisecond Mobile Backbone},
author={Vasu, Pavan Kumar Anasosalu and Gabriel, James and Zhu, Jeff and Tuzel, Oncel and Ranjan, Anurag},
journal={arXiv preprint arXiv:2206.04040},
year={2022}
}
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创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
