MobileNetV3的预训练模型有哪些

MobileNetV3 是一种轻量级的卷积神经网络，可用于图像分类、目标检测和语义分割等视觉任务。MobileNetV3 的预训练模型主要分为两类，一类是在 ImageNet 数据集上预训练的模型，另一类是在 COCO 数据集上预训练的模型，用于目标检测和语义分割等任务。以下是一些常用的 MobileNetV3 预训练模型：

1. ImageNet 预训练模型：
- MobileNetV3-Large：在 ImageNet 上预训练的 MobileNetV3-Large 模型，具有更高的准确性和更大的计算成本。
- MobileNetV3-Small：在 ImageNet 上预训练的 MobileNetV3-Small 模型，具有更小的计算成本，适合于轻量级的应用场景。

2. COCO 预训练模型：
- MobileNetV3-Large-SSDLite：在 COCO 数据集上预训练的 MobileNetV3-Large-SSDLite 模型，用于目标检测任务。
- MobileNetV3-Large-DeepLabV3Plus：在 COCO 数据集上预训练的 MobileNetV3-Large-DeepLabV3Plus 模型，用于语义分割任务。

以上是一些常用的 MobileNetV3 预训练模型，你可以在 TensorFlow 官方模型库中找到这些模型的相关代码和预训练权重。

相关问题

mobilenetv3预训练模型

引用提到了一个预训练模型，具体是指tanluren在GitHub上提供的mobilenetv3-yolov3训练模型，其中使用的是large版的，并且是为4个类别进行了训练。而引用中提到了作者在kaggle上参加分类比赛时使用了预训练好的MobileNetv3作为基本框架进行修改，遇到了一系列问题并做了记录。最后引用中提到了原始的模型代码以及参数，包括mobilenetv3.old.py和对应的训练好的权重文件mbv3_large.old.oth.tar。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [mobilenetv3-yolov3 预训练模型 4 class](https://download.csdn.net/download/weixin_41945541/12407331)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [使用MobileNetV3作为预训练模型遇到的问题及解决方法](https://blog.csdn.net/A_water_/article/details/107217475)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]

pytorch mobilenetv3预训练模型下载

你可以使用以下代码下载PyTorch中的MobileNetV3预训练模型：

import torch
model = torch.hub.load('pytorch/vision:v0.9.0', 'mobilenet_v3_large', pretrained=True)

这将下载并加载预训练的MobileNetV3 Large模型。如果你想要下载其他版本（如MobileNetV3 Small），只需将上述代码中的`mobilenet_v3_large`替换为`mobilenet_v3_small`即可。