YOLOv5改进 | 主干篇 | 利用MobileNetV3替换Backbone（轻量化网络结构）

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分类专栏： YOLOv5改进有效专栏 文章标签： 人工智能 YOLO 深度学习 python 计算机视觉 目标检测 pytorch
于 2023-12-27 08:18:42 首次发布
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本文详细介绍了如何将MobileNetV3作为YOLOv5的Backbone，通过结合硬件感知的网络架构搜索（NAS）和NetAdapt算法，优化了在移动设备上的性能。MobileNetV3的创新包括反转残差结构和线性瓶颈层，以及LR-ASPP解码器，提高了在目标检测、分类和分割任务的效率。文章提供了核心代码，手把手教学如何在YOLOv5中添加MobileNetV3，并分享了成功运行的记录。

 一、本文介绍

本文给大家带来的改进机制是MobileNetV3，其主要改进思想集中在结合硬件感知的网络架构搜索（NAS）和NetAdapt算法，以优化移动设备CPU上的性能。它采用了新颖的架构设计，包括反转残差结构和线性瓶颈层，以及新的高效分割解码器Lite Reduced Atrous Spatial Pyramid Pooling（LR-ASPP），以提升在移动分类、检测和分割任务上的表现。实验表明，MobileNets在资源和准确性的权衡方面表现出色，并在多种应用（如对象检测、细粒度分类、面部属性识别和大规模地理定位）中展现了其有效性。

适用检测目标：这个模型非常适合轻量化的读者来使用，同时伴随着大幅度的涨点。

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专栏回顾：YOLOv5改进专栏——持续复现各种顶会内容——内含100+创新​

目录

 一、本文介绍

二、MobileNetV3的框架原理

2.1 NAS和NetAdapt算法

2.2 反转残差结构和线性瓶颈层

三、MobileNetV3的核心代码

四、手把手教你添加MobileNetV3网络结构

修改一

修改二

修改三

修改四

修改五

修改五 

修改六 

修改七

五、MobileNetV3的yaml文件

六、成功运行记录 

七、本文总结

二、MobileNetV3的框架原理

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本文给大家带来的改进机制是MobileNetV3轻量化网络结构，其主要改进思想集中在结合硬件感知的网络架构搜索（NAS）和NetAdapt算法，以优化移动设备CPU上的性能。它采用了新颖的架构设计，包括反转残差结构和线性瓶颈层，以及新的高效分割解码器（LR-ASPP），以提升在移动分类、检测和分割任务上的表现。实验表明，MobileNets在资源和准确性的权衡方面表现出色，并在多种应用（如对象检测、细粒度分类、面部属性识别和大规模地理定位）中展现了其有效性。
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本文给大家带来的改进机制是，其是专为移动和嵌入式视觉应用设计的轻量化网络结构。这些模型基于简化的架构，并利用深度可分离卷积构建轻量级深度神经网络，其引入了两个简单的全局超参数，用于在延迟和准确性之间进行有效的权衡。实验表明，MobileNets在资源和准确性的权衡方面表现出色，并在多种应用（如对象检测、细粒度分类、面部属性识别和大规模地理定位）中展现了其有效性，这个模型非常适合轻量化的读者来使用。适用检测目标：轻量化网络结构适合轻量化的读者⭐⭐⭐⭐。
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本文给大家带来的改进机制是MobileNetV1，其是专为移动和嵌入式视觉应用设计的轻量化网络结构。这些模型基于简化的架构，并利用深度可分离卷积构建轻量级深度神经网络，其引入了两个简单的全局超参数，用于在延迟和准确性之间进行有效的权衡。实验表明，MobileNets在资源和准确性的权衡方面表现出色，并在多种应用（如对象检测、细粒度分类、面部属性识别和大规模地理定位）中展现了其有效性，这个模型非常适合轻量化的读者来使用。适用检测目标：轻量化网络结构适合轻量化的读者。
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