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 Bottleneck

### MobileNetV3 中的 Bottleneck 架构详解

MobileNetV3 的瓶颈模块（Bottleneck）继承并改进了 MobileNetV2 的设计理念，采用了更有效的深度可分离卷积来构建网络。这种设计不仅减少了计算量和参数数量，还提高了模型性能。

#### 主要特点

- **深度可分离卷积**：每个瓶颈单元由三个主要部分组成——逐点卷积（Pointwise Convolution）、深度卷积（Depthwise Convolution），以及另一个逐点卷积[^1]。

- **SE 模块集成**：为了增强表示能力，某些瓶颈层加入了 Squeeze-and-Excitation (SE) 块，用于自适应调整通道权重，从而更好地捕捉全局上下文信息[^3]。

- **H-Swish 激活函数**：相较于传统的 ReLU 函数，H-Swish 能够提供更好的非线性表达力，有助于提升模型表现。

#### 具体实现细节

在具体实现方面，每一个 bottleneck 单元通常遵循如下模式：

1. 使用 1×1 的逐点卷积增加或维持输入张量的通道数目；

2. 应用 3×3 或者其他尺寸的深度卷积操作处理空间维度；

3. 如果存在 SE 层，则在此阶段之后加入以优化特征映射；

4. 再次利用 1×1 的逐点卷积恢复原始通道数，并可能应用 H-Swish 非线性变换；

5. 最终通过残差连接将输出与输入相加形成 shortcut path[^4]。

import torch.nn as nn

class BottleNeck(nn.Module):
    def __init__(self, in_channels, exp_size, out_channels, kernel_size=3, stride=1, use_se=False, act='relu'):
        super(BottleNeck, self).__init__()
        
        layers = []
        # Expansion phase
        if exp_size != in_channels:
            layers.append(ConvBNAct(in_channels, exp_size, kernel_size=1))
            
        # Depthwise convolution
        layers.extend([
            ConvBNAct(exp_size, exp_size, kernel_size=kernel_size, stride=stride, groups=exp_size),
            SEModule(exp_size) if use_se else nn.Identity(),
            nn.Hardswish() if act == 'h-swish' else nn.ReLU()
        ])
    
        # Projection phase
        layers.append(ConvBNAct(exp_size, out_channels, kernel_size=1))

        self.block = nn.Sequential(*layers)

        self.use_residual = True if stride==1 and in_channels==out_channels else False
        
    def forward(self, x):
        result = self.block(x)
        if self.use_residual:
            result += x
        return result

mobilenetv3模块代码

### MobilenetV3 模块源码实现

为了实现 MobileNetV3 模块并将其应用于 YOLOv8 模型中，以下是基于 PyTorch 的 MobileNetV3 源码实现：

#### 1. 定义基本组件

首先定义一些基础构建模块，这些模块构成了 MobileNetV3 的核心部分。

import torch.nn as nn
import torch


class H_Swish(nn.Module):
    def __init__(self, inplace=True):
        super(H_Swish, self).__init__()
        self.relu = nn.ReLU6(inplace=inplace)

    def forward(self, x):
        return x * self.relu(x + 3.) / 6.


class H_Sigmoid(nn.Module):
    def __init__(self, inplace=True):
        super(H_Sigmoid, self).__init__()
        self.relu = nn.ReLU6(inplace=inplace)

    def forward(self, x):
        return self.relu(x + 3.) / 6.

#### 2. 构建 Bottleneck 层

Bottleneck 是 MobileNetV3 中的关键层之一，它实现了高效的特征提取。

class SEBlock(nn.Module):
    def __init__(self, channel, reduction=4):
        super(SEBlock, self).__init__()
        self.avg_pool = nn.AdaptiveAvgPool2d(1)
        self.fc = nn.Sequential(
            nn.Linear(channel, channel // reduction, bias=False),
            nn.ReLU(inplace=True),
            nn.Linear(channel // reduction, channel, bias=False),
            H_Sigmoid()
        )

    def forward(self, x):
        b, c, _, _ = x.size()
        y = self.avg_pool(x).view(b, c)
        y = self.fc(y).view(b, c, 1, 1)
        return x * y.expand_as(x)


class Bottleneck(nn.Module):
    def __init__(self, in_channels, out_channels, kernel_size, stride,
                 exp_size, se=False, nl='RE'):
        super(Bottleneck, self).__init__()

        assert stride in [1, 2]

        padding = (kernel_size - 1) // 2
        if nl == "HS":
            act = H_Swish
        elif nl == "RE":
            act = nn.ReLU

        self.use_res_connect = stride == 1 and in_channels == out_channels

        layers = []
        if in_channels != exp_size:
            layers.append(nn.Conv2d(in_channels, exp_size, 1, 1, 0, bias=False))
            layers.append(nn.BatchNorm2d(exp_size))
            layers.append(act(inplace=True))

        layers.extend([
            nn.Conv2d(exp_size, exp_size, kernel_size, stride, padding, groups=exp_size, bias=False),
            nn.BatchNorm2d(exp_size),
            act(inplace=True)])

        if se:
            layers.append(SEBlock(exp_size))

        layers.extend([
            nn.Conv2d(exp_size, out_channels, 1, 1, 0, bias=False),
            nn.BatchNorm2d(out_channels)])

        self.conv = nn.Sequential(*layers)

    def forward(self, x):
        if self.use_res_connect:
            return x + self.conv(x)
        else:
            return self.conv(x)

#### 3. 组合完整的 MobileNetV3 结构

最后组合上述各部分形成完整的 MobileNetV3 网络架构。

cfgs_large = [
    # k, t, c, SE, NL, s 
    [3,  16,  16, False, 'RE', 1],
    [3,  64,  24, False, 'RE', 2],
    [3,  72,  24, False, 'RE', 1],
    [5,  72,  40, True,  'RE', 2],
    [5,  120, 40, True,  'RE', 1],
    [5,  120, 40, True,  'RE', 1],
    [3,  240, 80, False, 'HS', 2],
    [3,  200, 80, False, 'HS', 1],
    [3,  184, 80, False, 'HS', 1],
    [3,  184, 80, False, 'HS', 1],
    [3,  480, 112, True, 'HS', 1],
    [3,  672, 112, True, 'HS', 1],
    [5,  672, 160, True, 'HS', 2],
    [5,  960, 160, True, 'HS', 1],
]


class MobileNetV3_Large(nn.Module):
    def __init__(self, num_classes=1000):
        super(MobileNetV3_Large, self).__init__()
        
        hidden_dim = 16
        layers = []

        first_conv_output = 16
        
        layers.append(nn.Sequential(
            nn.Conv2d(3, first_conv_output, 3, 2, 1, bias=False),
            nn.BatchNorm2d(first_conv_output),
            H_Swish()))
        
        input_channel = first_conv_output
        
        for k, exp_size, c, use_se, nl, s in cfgs_large:
            output_channel = c
            layers.append(Bottleneck(input_channel, output_channel, k, s, exp_size, use_se, nl))
            input_channel = output_channel
            
        last_conv_input = input_channel
        last_conv_output = 960
        
        layers.append(nn.Sequential(
            nn.Conv2d(last_conv_input, last_conv_output, 1, 1, 0, bias=False),
            nn.BatchNorm2d(last_conv_output),
            H_Swish()))

        self.features = nn.Sequential(*layers)
        
        self.classifier = nn.Sequential(
            nn.Linear(last_conv_output, 1280),
            H_Swish(),
            nn.Dropout(0.2),
            nn.Linear(1280, num_classes)
        )
    
    def forward(self, x):
        x = self.features(x)
        x = x.mean([2, 3])  # global average pooling
        x = self.classifier(x)
        return x

此代码展示了如何创建一个适用于图像分类任务的 MobileNetV3-Large 版本模型。对于特定应用如目标检测（YOLOv8），可能还需要进一步调整输入/输出维度以及某些内部参数设置以适应具体需求[^2]。