Searching for MobileNetV3笔记

最新推荐文章于 2024-08-10 17:18:58 发布
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本文回顾了MobileNetV1和V2的关键技术，并详细介绍了MobileNetV3的创新之处，包括SE模块的引入、激活函数的优化以及网络结构调整方法。通过实验验证了其在不同任务上的优越性能。

Searching for MobileNetV3笔记

hexo?:https://licharyuan.github.io/2019/05/13/MobileNetV3/

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本笔记将回顾V1，V2的知识以及介绍V3的特点。

  • 知识回顾
    • MobileNet V1
    • MobileNet V2
  • MobileNetV3
    • 相关技术
    • 文章

知识回顾

MobileNet V1

提出了depthwise的卷积结构加速CNN的训练，depthwise的操作就是将通道全部独立开做卷积期间通道数不变，可以理解为Group=In_channels的Group Conv；然后再用1x1的卷积实现通道之间的融合。这种方式会比直接卷积省去很多参数。

MobileNet V2

为了解决v1一些卷积核训废的问题，原因为当通道数比较少的时候，ReLU激活函数会造成较多信息的丢失（具体去看文章的论证）。于是提出了linear bottleneck layer和inverted residual block，[Input]->[1x1 conv 增加通道]-> [ReLU6]->[depthwise conv]->[ReLU6]->[1x1 conv降低通道数]->[Linear]+[Input]不再接ReLU层，这里作者应该做了很多对比实验才得出了比较优的结构。

MobileN

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MobileNet v3
TOUCH的博客
11-02 757
MobileNet v3通过NAS搜索与人工设计结合，实现了“精度-效率-延迟”的三重优化，其h-swish激活、SE模块嵌入和首尾结构调整成为轻量级网络的设计范式。Large版适合对精度要求高的场景（如智能相机），Small版适合资源极度受限的设备（如嵌入式传感器），至今仍是移动端视觉任务的标杆模型。
【论文阅读笔记】Searching for MobileNetV3
时光机 °的博客
02-19 997
全文概括   MobileNetV3 是通过自动搜索技术得到的一个网络，可以在移动端的CPU上使用。MobileNetV3 并未提出新的 block，但提出了新的激活函数，并对 accurary 和 latency 的平衡性进行了分析。   论文的开始是介绍如何使用自动搜索技术（资源受限的 NAS（platform-aware NAS）与NetAdapt）来设计网络结构。在本文中，提出了两个网络...
读论文：Searching for MobileNetV3
weixin_60150713的博客
08-10 1258
基于互补搜索技术和新颖的架构设计的组合展示了下一代 MobileNets。MobileNetV3 通过硬件感知网络架构搜索 (NAS) 与 NetAdapt 算法相结合调整为手机 CPU，然后通过新颖的架构进步进行改进。本文开始探索自动搜索算法和网络设计如何协同工作以利用改进最新技术的互补方法。通过这个过程，创建了两个新的 MobileNet 模型来发布：MobileNetV3-Large 和 MobileNetV3-Small，它们针对高资源和低资源用例。
Searching for MobileNetV3
weixin_30654583的博客
05-18 251
https://arxiv.org/pdf/1905.02244.pdf 知识回顾： MobileNetV1 提出了depthwise的卷积结构加速CNN的训练，depthwise的操作解释将通道全部独立开，做卷积期间通道数不变，可以理解为Group=In_channels的Group Conv,然后利用1X1的卷积实现通道之间的融合。这种方式比直接卷积省去很多参数。 MobileNetV...
【MobileNet V3】《Searching for MobileNetV3》
bryant_meng
01-07 2636
ICCV-2019 文章目录1 Background and Motivation2 Related Work3 Advantages / Contributions4 Method5 Experiments5.1 Datasets5.2 Classification5.3 Detection5.4 Segmentation6 Conclusion（own） / Future work 1 Background and Motivation 【MobileNet】《MobileNets: Effi..
Searching for MobileNet V3
surymy
07-21 1001
目录网络构建模块模型概述结构修改网络结构h-swishLite R-ASPP 网络构建模块 MobileNetV3 是神经架构搜索得到的模型，其内部使用的模块继承自： MobileNetV1 模型引入的深度可分离卷积（depthwise separable convolutions）； MobileNetV2 模型引入的具有线性瓶颈的倒残差结构(the inverted residual with linear bottleneck)； MnasNet 模型引入的基于squeeze and excitati
MobileNetV3学习笔记 --- Searching for MobileNetV3
梦坠凡尘
04-14 2255
论文：https://arxiv.org/pdf/1905.02244.pdf Pytorch_MobilenetV3 实现:https://github.com/xiaolai-sqlai/mobilenetv3 Mobilenet系列网络属于轻量级网络，小巧，快，准。十分适合于移动端部署，现已被广泛运用于分类、检测识别等领域，作为特征提取backbone。比如Mobilenet-SSD，Mob...
MobileNet系列论文阅读笔记（MobileNetV1、MobileNetV2和MobileNetV3）
weixin_47365232的博客
06-18 1971
MobileNetV1、MobileNetV2和MobileNetV3核心知识汇总笔记。
Searching for Mobile Net V3
LYKymy的博客
07-21 860
Abstract 我们介绍了基于互补搜索技术和新颖的体系结构设计相结合的下一代MobileNet。MobileNetV3通过硬件网络架构搜索（NAS）与NetAdapt算法相结合的方式调整到移动电话CPU，然后通过新颖的架构改进进行改进。 本文开始探索自动搜索算法和网络设计如何协同工作，以利用互补的方法来改善整体的现状。通过这个过程，我们为发布创建了两个新的MobileNet模型：Mobile...
MobileNetV3：Searching for MobileNetV3
just
01-13 695
提出下一代MobileNet；MobileNet V3通过结合NetAdapt算法辅助的硬件NAS和新颖的架构来优化到移动端的CPU上；(NAS：网络架构搜索，可参考论文"NEURAL ARCHITECTURE SEARCH WITH REINFORCEMENT LEARNING"，MobileNet V3是对MnasNet的改进，MnasNet是对NasNet的继承)本文搜索出两个网络架构：MobileNetV3-Large 和MobileNetV3-Small；
论文阅读——Searching for MobileNetV3
qq_37151108的博客
05-21 3980
摘要
 本文基于NAS提出了MobileNetv3的两个版本（Large&Small)，分别适用于资源不同的嵌入式设备。 
以及在分割任务中提出了一种高效的轻量级空间金字塔池化策略（Lite Reduced ASPP). 

Section I
 

设计轻量级网络对神经网络在移动端、嵌入式设备中的应用至关重要。一方面，用户无需将私人数据传至云端服务器，保护了个人隐私，另一方面低时延高效率的轻量级网络也提升了用户体验，也减少了网络推断对设备的耗能。
 

本文提出的MobileNetv3设计了一大一
轻量级网络论文精度笔记(三)：《Searching for MobileNetV3》
源的博客
04-07 1311
本文介绍了MobileNetV3大型和小型模型，展示了移动分类、检测和分割的新的技术水平。本文描述了利用多种网络架构搜索算法以及网络设计的先进技术，实现下一代移动模型的交付。还展示了如何以量化友好且高效的方式调整swish等非线性，并应用挤压和激励，将它们引入移动模型域作为有效工具。本文还介绍了一种新型的轻量级分割解码器，称为LR-ASPP。
Searching for mobilenetv3
最新发布
07-02
### MobileNetV3 模型介绍 MobileNetV3 是一种轻量级深度学习模型，专为移动设备和嵌入式设备设计，以实现高效的图像识别任务。它通过应用平台感知的神经架构搜索（NAS）和 NetAdapt 算法来优化网络结构，并结合了新的改进技术，如 Squeeze-and-Excite 模块和 Hard-Swish 激活函数，从而在保持低计算成本的同时提高了模型性能。 该模型分为两个版本：**MobileNetV3-Large** 和 **MobileNetV3-Small**，分别适用于高资源需求和低资源需求的场景[^1]。这两个版本在 ImageNet 数据集上的表现优于前代模型 MobileNetV2，尽管实际部署中 MobileNetV2 仍然较为常见[^2]。 #### 主要特性 - **轻量化设计**：采用深度可分离卷积（Depthwise Separable Convolution），大幅减少参数数量和计算量。 - **Squeeze-and-Excite 模块**：引入通道注意力机制，提升特征表达能力。 - **Hard-Swish 激活函数**：相比传统 ReLU，提供更平滑的非线性变换，有助于提高模型精度。 - **平台感知 NAS 搜索**：利用自动化网络搜索技术优化模型结构，使其在特定硬件平台上达到最佳性能。 ### 应用指南 #### 图像分类 MobileNetV3 可用于图像分类任务，尤其适合在计算资源受限的设备上运行。以下是一个使用 TensorFlow/Keras 加载预训练 MobileNetV3-Small 模型并进行图像分类的示例： ```python import tensorflow as tf from tensorflow.keras.applications.mobilenet_v3 import MobileNetV3Small, preprocess_input, decode_predictions from tensorflow.keras.preprocessing import image import numpy as np # 加载预训练的小型模型 model = MobileNetV3Small(weights='imagenet') # 加载并预处理输入图像 img_path = 'path_to_your_image.jpg' img = image.load_img(img_path, target_size=(224, 224)) x = image.img_to_array(img) x = np.expand_dims(x, axis=0) x = preprocess_input(x) # 进行预测 preds = model.predict(x) print('Predicted:', decode_predictions(preds, top=3)[0]) ``` #### 目标检测与语义分割 MobileNetV3 也可作为特征提取器应用于目标检测（如 SSD、YOLO）或语义分割（如 DeepLab）等任务中。通常会将 MobileNetV3 的主干网络替换原有特征提取模块，以获得更高的推理效率。 #### 部署建议 - 在移动端部署时，推荐使用 **MobileNetV3-Small** 版本，以节省内存和计算资源。 - 若需更高精度且对资源要求不敏感，可选择 **MobileNetV3-Large**。 - 利用 TensorFlow Lite 或 ONNX Runtime 等工具进行模型压缩和加速，以便更好地适应边缘设备。 ---
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