mobilenetv3 exp size

MobileNetV3 的扩张因子（expansion factor）是指在每个深度可分离卷积层中，输入通道数与输出通道数之间的比例。MobileNetV3 中的扩张因子可以取 1 或大于 1 的整数，用于控制模型的宽度。例如，当扩张因子为 6 时，输出通道数是输入通道数的 6 倍。

MobileNetV3 的扩张因子可以应用在两个地方：第一个是在瓶颈块（bottleneck block）中，第二个是在最后的卷积层中。在瓶颈块中，扩张因子被应用于第二个 1x1 卷积层的输入和输出通道数之间的比例。在最后的卷积层中，扩张因子被应用于输入通道数和输出通道数之间的比例。

MobileNetV3 的扩张因子可以通过调整超参数来进行控制。在 TensorFlow 中，可以通过设置 `expansion_factor` 参数来指定扩张因子。默认情况下，`expansion_factor` 的值为 6。

相关问题

mobilenetv3与yolov5结合代码

将MobileNetV3和YOLOv5结合起来需要进行以下步骤:

1. 首先，需要下载YOLOv5的代码和预训练权重，以及MobileNetV3的代码和预训练权重。

2. 接着，需要在YOLOv5中修改模型结构，以便将MobileNetV3作为YOLOv5的特征提取器。可以在YOLOv5的models/yolov5s.py文件中进行修改，将原来的卷积层替换为MobileNetV3的卷积层。

3. 在训练时，需要将YOLOv5的训练数据集进行转换，以适应MobileNetV3的输入尺寸。可以使用YOLOv5的datasets.py文件中的resize方法进行转换。

4. 最后，在训练时，需要将YOLOv5的训练代码中的特征提取器替换为MobileNetV3，并按照MobileNetV3的训练方式进行训练。

下面是一个简单的参考代码，仅供参考：

import torch
import torch.nn as nn
import torchvision.models as models
from models.common import Conv, DWConv

class MobileNetV3(nn.Module):
    def __init__(self, width_mult=1.0):
        super(MobileNetV3, self).__init__()

        self.inplanes = 16
        self.cfgs = [
            # k, exp, c,  se,     nl,  s,
            [3,  16,  16,  False, 'relu', 1],
            [3,  64,  24,  False, 'relu', 2],
            [3,  72,  24,  False, 'relu', 1],
            [5,  72,  40,  True,  'relu', 2],
            [5,  120, 40,  True,  'relu', 1],
            [5,  120, 40,  True,  'relu', 1],
            [3,  240, 80,  False, 'hswish', 2],
            [3,  200, 80,  False, 'hswish', 1],
            [3,  184, 80,  False, 'hswish', 1],
            [3,  184, 80,  False, 'hswish', 1],
            [3,  480, 112, True,  'hswish', 1],
            [3,  672, 112, True,  'hswish', 1],
            [5,  672, 160, True,  'hswish', 2],
            [5,  960, 160, True,  'hswish', 1],
            [5,  960, 160, True,  'hswish', 1],
        ]

        # head
        self.conv1 = Conv(3, self.inplanes, kernel_size=3, stride=2, padding=1, bias=False)
        self.bn1 = nn.BatchNorm2d(self.inplanes)
        self.hswish = Hswish(inplace=True)

        # body
        self.features = nn.ModuleList([])
        for k, exp, c, se, nl, s in self.cfgs:
            outplanes = int(c * width_mult)
            self.features.append(InvertedResidual(self.inplanes, outplanes, k, s, exp, se, nl))
            self.inplanes = outplanes

        # tail
        self.conv2 = Conv(self.inplanes, 960, kernel_size=1, stride=1, padding=0, bias=False)
        self.bn2 = nn.BatchNorm2d(960)
        self.hswish2 = Hswish(inplace=True)

    def forward(self, x):
        # head
        x = self.conv1(x)
        x = self.bn1(x)
        x = self.hswish(x)

        # body
        for f in self.features:
            x = f(x)

        # tail
        x = self.conv2(x)
        x = self.bn2(x)
        x = self.hswish2(x)

        return x


class YOLOv5(nn.Module):
    def __init__(self, num_classes=80):
        super(YOLOv5, self).__init__()

        self.head = Conv(960, 1024, 3, stride=1, padding=1)
        self.body = nn.Sequential(
            Residual(1024, 512, 1),
            Conv(512, 256, 1),
            nn.Upsample(scale_factor=2, mode='nearest'),
            Residual(512, 256, 1),
            Conv(256, 128, 1),
            nn.Upsample(scale_factor=2, mode='nearest'),
            Residual(256, 128, 1),
            Conv(128, 64, 1),
            nn.Upsample(scale_factor=2, mode='nearest'),
            Residual(128, 64, 1),
        )
        self.tail = nn.Conv2d(64, 3 * (5 + num_classes), 1)

    def forward(self, x):
        x = self.head(x)
        x = self.body(x)
        x = self.tail(x)
        return x


if __name__ == '__main__':
    device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')

    # load MobileNetV3
    mobilenetv3 = MobileNetV3().to(device)
    mobilenetv3.load_state_dict(torch.load('mobilenetv3_weights.pth'))

    # load YOLOv5
    yolov5 = YOLOv5().to(device)
    yolov5.load_state_dict(torch.load('yolov5_weights.pth'))

    # replace feature extractor of YOLOv5 with MobileNetV3
    yolov5.head = mobilenetv3.conv2
    yolov5.body = mobilenetv3.features

    # train YOLOv5 with MobileNetV3 feature extractor
    train_dataset = ...
    train_loader = ...
    optimizer = ...
    loss_fn = ...
    for epoch in range(num_epochs):
        for batch_idx, (data, targets) in enumerate(train_loader):
            data, targets = data.to(device), targets.to(device)
            optimizer.zero_grad()
            outputs = yolov5(data)
            loss = loss_fn(outputs, targets)
            loss.backward()
            optimizer.step()

yolov5怎么使用MobileNetv3的预训练模型

在使用 YOLOv5 时，可以使用 MobileNetv3 的预训练模型来进行目标检测任务。下面是使用 MobileNetv3 的预训练模型的步骤：

1. 下载 MobileNetv3 的预训练模型文件，可以从以下链接中下载：

- https://github.com/d-li14/mobilenetv3.pytorch/releases/download/v1.0/mobilenetv3_large_1.0-7d1d638a.pth
- https://github.com/d-li14/mobilenetv3.pytorch/releases/download/v1.0/mobilenetv3_small_1.0-23cdd98c.pth

2. 将下载的预训练模型文件放置在 YOLOv5 的 `weights` 文件夹中。

3. 修改 YOLOv5 的配置文件 `yolov5s.yaml`，将 `backbone` 中的 `name` 修改为 `mobilenetv3_large`.

4. 运行 YOLOv5 的 `train.py` 脚本，指定数据集、预训练模型文件以及其他参数，例如：

   python train.py --img 640 --batch 16 --epochs 100 --data coco.yaml --weights weights/mobilenetv3_large_1.0-7d1d638a.pth

其中，`--data` 参数指定数据集的配置文件，`--weights` 参数指定预训练模型文件的路径。

5. 训练完成后，可以使用 YOLOv5 的 `detect.py` 脚本进行目标检测。需要注意的是，在 `detect.py` 中也需要将 `backbone` 中的 `name` 修改为 `mobilenetv3_large`。

   python detect.py --source test.jpg --weights runs/train/exp/weights/best.pt --img-size 640 --conf 0.4 --backbone-name mobilenetv3_large

其中，`--source` 参数指定输入图像的路径，`--weights` 参数指定训练得到的模型文件的路径，`--img-size` 参数指定输入图像的大小，`--conf` 参数指定置信度阈值，`--backbone-name` 参数指定使用的 backbone 模型名称。