mobilenet

MobileNet通过对3x3卷积采用depthwise和pointwise分解的方法,大幅减少了计算量,同时保持了较高的精度。它还引入了WidthMultiplier和ResolutionMultiplier来进一步控制计算量。

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mobilenet 在速度、模型大小上做了优化,并保持精度基本不变。



mobilenet 采用了depthwise separable convolutions(L. Sifre. Rigid-motion scattering for image classification, 2014. 1, 3) 的思想,在用3x3(或更大尺寸)卷积的时候并不对通道进行融合,而是采用depthwise(或叫channelwise)和1x1 pointwise的方法进行分解卷积。如下图


计算量从降低为


整个mobilenet的架构如下图


为了更好地控制计算量,mobilenet引入Width Multiplier和Resolution Multiplier分别对网络进行瘦身和降低分辨率。

在图片分类任务上其大致的效果如下



mobilenet_v1.png

在更多任务上的比较见作者文章: https://arxiv.org/pdf/1704.04861.pdf

有tensorflow的实现: https://github.com/tensorflow/models/blob/master/slim/nets/mobilenet_v1.md

caffe也有人实现: https://github.com/shicai/MobileNet-Caffe, 他是通过caffe 的group参数来实现channelwise的操作的,由于实现的问题和cuda/cudnn对其支持得不好,训练起来十分慢。前向预测时在CPU上的耗时大概是googlenet的70%。

### MobileNet 模型架构及应用 #### 一、MobileNet 原理概述 MobileNet 是一种专为移动设备设计的轻量化卷积神经网络架构,其主要特点是通过减少计算复杂度来提高运行效率,同时保持较高的精度。该模型的核心在于引入了一种新的卷积操作——深度可分离卷积(Depthwise Separable Convolution),它显著降低了传统卷积运算中的参数数量和计算成本[^1]。 #### 二、MobileNet 架构详解 MobileNet 的基本构建单元是深度可分离卷积,这种卷积分两步完成: 1. **Depthwise Convolution**: 对输入通道逐个进行卷积操作,而不考虑不同通道之间的交互关系。这一步骤大幅减少了乘法次数。 2. **Pointwise Convolution**: 使用 $1 \times 1$ 卷积核将 Depthwise Convolution 输出的空间维度映射到更高的特征空间中,从而恢复跨通道的信息交流能力。 上述方法使得 MobileNet 能够在资源受限环境下高效执行复杂的视觉任务[^2]。 以下是基于 Python 和 TensorFlow 实现的一个简单版本 MobileNet 结构: ```python import tensorflow as tf from tensorflow.keras import layers, models def depthwise_separable_conv(input_tensor, filters, kernel_size=(3, 3), strides=(1, 1)): x = layers.DepthwiseConv2D(kernel_size=kernel_size, strides=strides, padding='same')(input_tensor) x = layers.BatchNormalization()(x) x = layers.ReLU()(x) x = layers.Conv2D(filters=filters, kernel_size=(1, 1), padding='same')(x) x = layers.BatchNormalization()(x) x = layers.ReLU()(x) return x def create_mobilenet(input_shape=(224, 224, 3), num_classes=1000): inputs = layers.Input(shape=input_shape) x = layers.Conv2D(32, (3, 3), strides=(2, 2), padding='same')(inputs) x = layers.BatchNormalization()(x) x = layers.ReLU()(x) # 添加多个深度可分离卷积层 x = depthwise_separable_conv(x, 64) x = depthwise_separable_conv(x, 128, strides=(2, 2)) x = depthwise_separable_conv(x, 128) x = depthwise_separable_conv(x, 256, strides=(2, 2)) # 更多层省略... x = layers.GlobalAveragePooling2D()(x) outputs = layers.Dense(num_classes, activation='softmax')(x) model = models.Model(inputs, outputs) return model model = create_mobilenet() model.summary() ``` #### 三、MobileNet 应用场景 由于 MobileNet 在性能与速度之间取得了良好的平衡,因此被广泛应用于多种实际场景中,特别是在移动端或嵌入式设备上的实时处理需求下表现优异。例如,在 SSD-MobileNet 中,MobileNet 被作为主干网络用来提取图像特征,而后续则由预测层负责目标检测的具体任务[^3]。 #### 四、总结 综上所述,MobileNet 不仅提供了一个有效的框架以解决资源有限条件下的计算机视觉问题,还因其灵活性能够适应不同的硬件环境以及多样化的业务需求。
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