MobileNetV3

最新推荐文章于 2025-06-26 10:36:01 发布
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#网络 #算法 #神经网络 #大数据 #python

MobileNetV3是通过硬件网络架构搜索（NAS）与NetAdapt算法结合，针对移动设备优化的神经网络模型。论文展示了MobileNetV3-Large和MobileNetV3-Small在分类、检测和分割任务上的最新技术成果，提高了准确性和降低了延迟。

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论文地址

摘要

  我们基于互补搜索技术的组合以及新颖的架构设计呈现下一代MobileNets。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：MobileNetV3-Large和MobileNetV3-Small，它们针对高资源和低资源使用情况。然后，这些模型被适应并应用于对象检测和语义分割的任务。对于语义分割(或任何密集像素预测)的任务，我们提出了一种新的有效分割解码器Lite Reduced Atrous Spatial Pyramid Pooling(LR-ASPP)。我们实现了移动分类，检测和分割的最新技术成果。MobileNetV3-Large在ImageNet分类上的准确度提高了3.2％，与MobileNetV2相比，延迟降低了15％。与MobileNetV2相比，MobileNetV3-Small的准确度提高了4.6％，同时将延迟降低了5％。MobileNetV3-大检测速度提高了25％，与COCO检测时的MobileNetV2大致相同。MobileNetV3-Large LR-ASPP比MobileNetV2 R-ASPP快30％，与Cityscapes细分的准确度相似。

简介

  高效的神经网络在移动应用程序中变得无处不在，从而实

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MobileNetV3轻量化YOLOv8
m0_49586319的博客
06-22 682
MobileNetV3替换主干加小目标层检测
目标检测 | MobileNetV3
xiao_lxl的专栏
07-11 4275
文章目录轻量级网络MobileNetV3-Large网络结构MobileNetV3-Small网络结构 会议：CVPR 2019 标题：《Searching for MobileNetV3》 论文链接： https://arxiv.org/abs/1905.02244?context=cs 代码：感谢github上大佬们开源，开源代码整理如下： （1）PyTorch实现1：https://gith...
MobileNetV3：架构创新、性能优化与代码实现解析
最新发布
云云我啊，最喜欢用博客了呢
06-26 1076
本文聚焦于MobileNetV3轻量级卷积神经网络。介绍了其于2019年由Google研究院在ICCV发表，有large和small两个版本，在ImageNet分类任务上较MobileNetV2有性能提升。深入剖析了其创新点，如Block中加入SE模块、更新激活函数，使用NAS搜索参数并结合NetAdapt精调结构，重新设计耗时层以减少计算时间。同时指出了可能存在的问题，如在部分场景下准确率不如MobileNetV2。详细说明了网络结构及各参数含义，并给出了完整的Python代码实现，为相关研究和应用提供了
mobilenetv3-segmentation:MobileNetV3用于语义细分
03-15
mobilenetv3细分 的非官方实现，用于语义分割。 必需品 PyTorch 1.1 Python 3.x 用法 火车 单GPU训练 python train.py --model mobilenetv3_small --dataset citys --lr 0.0001 --epochs 240 多GPU训练 # for example, train mobilenetv3 with 4 GPUs: export NGPUS=4 python -m torch.distributed.launch --nproc_per_node=$NGPUS train.py --model mobilenetv3_small --dataset citys --lr 0.0001 --epochs 240 评估 单GPU训练 python eval.py --model mobilenetv
fastseg:Mobile MobileNetV3的PyTorch实现用于实时语义分割，具有预先训练的权重和最新性能
04-13
快速语义分割 该存储库旨在为PyTorch中的移动设备提供准确的实时语义分段代码，并在Cityscapes上提供预训练的权重。 这可用于在各种现实世界的街道图像上进行有效的分割，包括Mapillary Vistas，KITTI和CamVid等数据集。 from fastseg import MobileV3Large model = MobileV3Large . from_pretrained (). cuda (). eval () model . predict ( images ) 这些模型是MobileNetV3 （大型和小型变体）的实现，具有基于LR- ASPP的修改后的细分头。 顶级型号在Cityscapes val上能够达到72.3％的mIoU精度，而在GPU上以高达37.3 FPS的速度运行。 请参阅下面的详细基准。 当前，您可以执行以下操作： 加载预训练的Mo
使用PyTorch训练与评估自己的AlexNet网络教程
啥都生的博客
04-27 5559
文章目录前言1. 数据集制作1.1 标签文件制作1.2 数据集划分1.3 数据集信息文件制作2. 修改参数文件3. 训练4. 评估 前言 项目地址：https://github.com/Fafa-DL/Awesome-Backbones 操作教程：https://www.bilibili.com/video/BV1SY411P7Nd AlexNet原论文：点我跳转 1. 数据集制作 1.1 标签文件制作 将项目代码下载到本地 本次演示以花卉数据集为例，目录结构如下： ├─flower_phot
基于MobileNetV3的SSD目标检测算法PyTorch实现设计源码
11-16
MobileNetV3-SSD算法结合了MobileNetV3的高效计算特性和SSD（Single Shot MultiBox Detector）的快速准确检测优势，非常适合在边缘设备或对性能要求较高的环境中运行。PyTorch作为一个开放源代码的机器学习库，因其...
目标检测-基于Pytorch实现的MobileNetV3目标检测算法-附项目源码-优质项目实战.zip
10-17
MobileNetV3作为深度学习中的一项突破性进展，因其轻量级和高效的特性，成为了实现目标检测的理想选择之一。 MobileNetV3是一种专为移动和边缘设备设计的高效神经网络架构，由Google在2019年提出。它在保持较低计算...
逐行解析MobileNetV3：详细架构介绍与代码实现全解读（完整PyTorch代码实现）
10-23
适用于深度学习从业者和研究人员，用于学习和理解 MobileNetV3 的架构与实现细节。通过本资源包，用户可以快速搭建 MobileNetV3 网络，加载预训练权重并进行推理测试，验证模型性能。同时还包括图像分类所需的标签...
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05-16
MobileNetV3是深度学习领域中用于计算机视觉任务，特别是图像分类的一种轻量级神经网络架构。该模型是由Google在2019年提出，旨在提高模型的准确性同时降低计算资源的需求，尤其适用于移动设备和嵌入式系统。在...
mobilenetv3-yolov3 训练模型
05-11
https://github.com/tanluren/mobilenetv3-yolov3 上的预训练模型，20分类，要class相同才能用
mobilenetv3-yolov3 预训练模型 4 class
05-11
https://github.com/tanluren/mobilenetv3-yolov3 的训练模型，large版的，4class
MobileNetV3-SSD:MobileNetV3-SSD用于PyTorch中的对象检测和实现
05-28
MobileNetV3-SSD MobileNetV3-SSD implementation in PyTorch 关于第二个版本请移步 有测试结果 希望尝试新技术请到这里 一个轻量级的目标检测包括多种模型 目的 Object Detection 应用于目标检测 环境 操作系统: Ubuntu18.04 Python: 3.6 PyTorch: 1.1.0 使用MobileNetV3-SSD实现目标检测 Support Export ONNX 代码参考（严重参考以下代码） 一 SSD部分 二 MobileNetV3 部分 4 MobileNetV1, MobileNetV2, VGG based SSD/SSD-lite implementation in Pytorch 1.0 / Pytorch 0.4. Out-of-box support for retraining on O
基于改进生成对抗网络和MobileNetV3的带钢缺陷分类
03-01
针对数据集样本数量较少会影响深度学习检测效果的问题,提出了一种基于改进生成对抗网络和MobileNetV3的带钢缺陷分类方法。首先,引入生成对抗网络并对生成器和判别器进行改进,解决了类别错乱问题并实现了带钢缺陷数据集的扩充。然后,对轻量级图像分类网络MobileNetV3进行改进。最后,在扩充后的数据集上训练,实现了带钢缺陷的分类。实验结果表明,改进的生成对抗网络可生成比较真实的带钢缺陷图像,同时解决深度学习中样本不足的问题;且改进的MobileNetV3参数量是原有参数量的1/14左右,准确率为94.67%,比改进前提高了2.62个百分点,可在工业现场对带钢缺陷进行实时准确的分类。
yolov3+mobilenet+darknet
03-11
github中的带mobilenet的darknet框架都是基于yolov2,不能使用yolov3模型，这是根据yolov3改的
LR-ASPP（MobileNet v3）：道路图像语义分割实战
Henry的博客
08-28 872
Backbone 不再进行 32 倍下采样，而是仅进行 16 倍下采样Backbone 中最后的几个 BottleNet 中使用膨胀卷积在一般的语义分割任务，Backbone 通常会进行 8 倍下采样，而 MobileNet v3 LR-ASPP 为了使模型更加轻量化，于是进行了 16 倍 下采样分割头（Segmentation Head），也就是 LR-ASPP。在 Backbone 输出上分成了两个分支，如上图所示：第一个分支。
【亲测免费】 MobileNetV3-SSD：轻量级目标检测的高效解决方案
gitblog_00015的博客
04-06 1079
MobileNetV3-SSD：轻量级目标检测的高效解决方案 是一个基于深度学习的目标检测框架，它结合了MobileNetV3的高效性和Single Shot MultiBox Detector (SSD) 的实时性，特别适合于资源受限的移动设备和嵌入式系统。 项目简介 MobileNetV3-SSD是一个紧凑的模型版本，设计的主要目的是在保持高准确度的同时减少计算资源的需求。该项目由shaosh...
ncnn-mobile
jacke121的专栏
09-20 2702
106关键点，很多别的资源。 https://github.com/MirrorYuChen/ncnn_example 这篇也有代码： https://blog.youkuaiyun.com/sinat_31425585/article/details/89104728 最近发现一款强大的开源部署框架，左庆博士开源的ZQCNN：https://github.com/zuoqing1988/ZQC...
（科普快餐）语义分割经典论文--7：MobileNetV3(2019)
weixin_51566363的博客
11-29 727
开发最佳的移动计算机视觉架构，优化移动设备上的精度权衡。
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05-06
### MobilenetV3 模型介绍 MobilenetV3 是一种专为移动设备设计的高效轻量化卷积神经网络模型，在多个方面进行了改进和优化，使其在计算资源受限的情况下仍然能够保持较高的性能。以下是关于 MobilenetV3 的详细介绍： #### 1. **核心特点** - **神经架构搜索（NAS）的应用** MobilenetV3 使用了神经架构搜索技术来自动寻找最佳的网络结构[^2]。通过 NAS 技术，研究者能够在给定约束条件下找到接近 Pareto 最优解的模型配置。 - **两种版本的设计** MobilenetV3 提供了两个主要变体：`MobilenetV3-Small` 和 `MobilenetV3-Large`。前者适用于低功耗、高性能需求有限的场景；后者则针对更高精度的任务，适合更复杂的推理环境[^2]。 - **新型激活函数** MobilenetV3 引入了 H-swish 激活函数 \( \text{H-sigmoid}(x) = \frac{\min(\max(x+3, 0), 6)}{6} \)，相比传统的 ReLU 函数，它能更好地捕捉非线性特征并减少计算开销[^1]。 - **门控机制** 在某些层中引入了 SE（Squeeze-and-Excitation）模块，用于增强通道间的信息交互能力，从而提高模型的表现力[^1]。 --- ### MobilenetV3 的使用方法 为了有效部署和使用 MobilenetV3 模型，可以按照以下方式操作： #### 1. **安装依赖库** 确保已安装 PyTorch 或其他支持框架。如果未安装，可以通过 pip 安装： ```bash pip install torch torchvision ``` #### 2. **加载预训练模型** PyTorch 中可以直接调用官方实现的 MobilenetV3 预训练模型。代码如下所示： ```python import torch from torchvision import models # 加载 MobilenetV3 Large 版本 model_large = models.mobilenet_v3_large(pretrained=True) # 加载 MobilenetV3 Small 版本 model_small = models.mobilenet_v3_small(pretrained=True) ``` #### 3. **自定义权重文件** 如果需要使用特定的权重文件（如旧版 mobilenetv3.old.py），可手动加载权重： ```python import torch state_dict = torch.load('mbv3_large.old.pth') # 替换为你下载的权重路径 custom_model = CustomMobileNetV3() # 自己实现的模型类 custom_model.load_state_dict(state_dict) ``` #### 4. **数据处理与预测** 在实际应用中，需对输入图像进行标准化处理后再送入模型： ```python from PIL import Image from torchvision import transforms image_path = 'example.jpg' # 输入图片路径 input_image = Image.open(image_path).convert('RGB') preprocess = transforms.Compose([ transforms.Resize(256), transforms.CenterCrop(224), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225]), ]) input_tensor = preprocess(input_image) input_batch = input_tensor.unsqueeze(0) # 创建批次维度 with torch.no_grad(): output = model_large(input_batch) # 假设使用 large 版本 probabilities = torch.nn.functional.softmax(output[0], dim=0) print(probabilities.argmax().item()) # 输出类别索引 ``` --- ### 性能优势 相比于之前的版本（如 MobilenetV2），MobilenetV3 不仅提升了计算效率，还显著改善了延迟性和准确性之间的权衡关系[^4]。具体表现为： - 更高的分类准确率； - 较短的推理时间； - 对于不同硬件平台的良好适配性。 ---
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